キーワード:複雑ネットワーク

数物・電子情報系学科 電子情報システム教育プログラム


知能システム研究室

キーワード:
人工知能、機械学習、最適化、複雑ネットワーク
教授
濱上 知樹HAMAGAMI, Tomoki
専門分野
人工知能、知能システム
主な担当授業科目
  • 計算機アーキテクチャ (1年)、
  • プログラミング (1年)、
  • 電子情報システム基礎実験 (2年)、
  • ソフトウェア工学 (3年)
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ヒトと人工知能の共創による高度システム

機械学習を中心とした知能システムの要素技術と、これらを用いた高度社会システムの創生をめざした研究をしています。

  • 高次元化した強化学習法-複素表現から量子表現まで-、計測と制御、51-4、390/395、2012(単著)
  • ベイジアンネットワークによるコールトリアージ判定の高精度化、電学論C、132-1、61/67、2012(共著)
助教
濱津 文哉HAMATSU, Fumiya
専門分野
計測、センサ
主な担当授業科目
  • 電子情報システムプログラミング演習I (3年)、
  • 電子情報システムプログラミング演習II (3年)
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ヒトとマシンの相互理解を目指して

計測と人口知能を融合させ、ヒト・モノ・コトの相互理解を深めることを目指して研究を行っています。

  • 8 チャンネルリニアアレイ型電気・超音波イメージング装置, 電気学会論文誌A, Vol.134 No.12, pp.644-648, 2014.(共著)
助教
中田 雅也NAKATA, Masaya
専門分野
人工知能、進化計算、機械学習
主な担当授業科目
  • 電子情報工学共通実験 (3年)
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「生物から学ぶ」人工知能

生物に着想を得た人工知能技術によって、複雑系の解明を支援する技術を研究しています。

  • 解釈性に優れた知識獲得技術としての学習分類子システム, システム制御情報学会学会誌「システム/制御/情報」(解説論文), Vol.60, No.7, 2016
  • XCS-SL: A Rule-based Genetic Learning System for Sequence Labelling, Evolutionary Intelligence, Vol.8, Issue2-3, pp.133-148, Springer Berlin Heidelberg, 2015

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