【データサイエンス】-ビッグデータ、AIとその周辺を読みとく 


 情報科学技術の目覚ましい進歩は、社会のあらゆる領域に多大な影響を与えています。とりわけ、ビックデータ、人工知能(AI)などの活用が注目されています。

 新型コロナウイルス感染症によりこうした動きがさら加速することが想定されるなか、これらの技術はどのようものなのか、どのように展開されていくのか、関蓮諸分野を含めて学びます。


 

 第1回 〔10月12日(火)〕

テキスト分析の技術と応用

湯本 高行

兵庫県立大学大学院 情報科学研究科兼社会情報科学部 准教授

 近年,テキストデータ(文章)を扱うAI(人工知能)は,翻訳サイトやチャットボットなどとして次々と実用化され,身近になってきました。しかし,AIが人間と同じように文章を理解しているわけではありません。
 本講座では,AIによるテキスト分析技術の考え方を解説すると共に,テキスト分析を行うにあたっての課題についても説明します。また,研究の動向についても紹介します。

 

 

 第2回 〔11月2日(火)〕

技術を支える理論の展開

玉置 卓

兵庫県立大学大学院 情報科学研究科兼社会情報科学部 准教授

 アルゴリズムとは、数学的に表現できる問題を解くための計算手順のことです。コンピュータで行われるすべての情報処理は、基本的なアルゴリズムの組合せで構成されています。AIやIoTといった情報技術の動向は、アルゴリズムという基礎に支えられているのです。
 本講義では「世界を変えた」と言っても過言ではないアルゴリズムの例をいくつか取り上げ、解説を行います。

 

 

 第3回 〔11月9日(火)〕

小売業分野におけるビッグデータの活用

石橋 健

兵庫県立大学大学院 情報科学研究科兼社会情報科学部 助教

 近年の技術発達により、多様なデータの収集と蓄積したビッグデータの解析ができるようになっています。
 本講義では、小売業、特にスーパーマーケットにおけるビッグデータの活用について紹介します。具体的には、ID-POSデータを用いた顧客の購買データとセンサーデバイスを用いて収集した顧客動線データ、アイトラッキングデータを統合した分析に関する事例を通じて、技術のビジネスにおける活用方法を紹介します。

 

 

 第4回 〔11月16日(火)〕

検索エンジンから社会をみる

山本 岳洋

兵庫県立大学大学院 情報科学研究科兼社会情報科学部 准教授

 検索エンジンを使って情報を探すことは私たちの生活の一部となっています.
 本講義ではまず,そんな検索エンジンがどのような仕組みで情報を探しているのかを簡単にお話しします.その後,検索エンジンにおいてAI(機械学習)がどのように用いられているのか,人々の大量の検索データを分析することでどんなことまで分かるのか説明します,最後に,検索エンジンに関連した社会的課題を事例とともに紹介し,情報技術と社会とのかかわり方について考えたいと思います。

 

 

第5回 〔11月24日(水)〕

人工知能技術の今

笹嶋 宗彦

兵庫県立大学大学院 情報科学研究科兼社会情報科学部 准教授

 新型コロナウィルス対策によるリモートワークや遠隔教育を通じて,幅広い年代で多くの人がIT技術に触れることとなり,AI技術の利用もより身近となりました。
 本講義では,人工知能システムを支える機械学習技術中心に,技術の動向と実用例を紹介します。後半では,人工知能の得意分野,苦手な分野について解説し,これから我が国が取り組むべき課題について解説します。 

 

 第6回 〔11月30日(火)〕

問題解決のためのオペレーションズ・リサーチ

東川 雄哉

兵庫県立大学大学院 情報科学研究科兼社会情報科学部 准教授

 オペレーションズ・リサーチは,社会におけるさまざまな問題に対して“最適な” 意思決定を与える科学的方法論についての学問であり,政府や企業などさまざまな組織の意思決定において用いられています。近年では,新型コロナウイルス感染症における流行データ分析に適用されて注目を集めました。
 本講座では,現実の問題を数学,統計学,計算機科学などを用いて捉える “数理モデリング”
を中心に,オペレーションズ・リサーチにおける基本的な考え方を紹介します。 

 

 

 第7回 〔12月7日(火)〕

産学共同でのデータサイエンス人材育成

笹嶋 宗彦

兵庫県立大学大学院 情報科学研究科兼社会情報科学部 准教授

 我国におけるデータサイエンス人材育成においては,データサイエンス教育の標準カリキュラム策定や,大学等の高等教育機関に対する国の認定制度などが始まっている一方で,データサイエンティストが備えるべきスキルについては,未だに議論が収束していません。
 本講座では,社会に貢献するデータサイエンティストが備えるべき実践力について,産業界と連携した教育を行う,兵庫県立大学社会情報科学部の取り組みとともに紹介します。

 

 

 第8回 〔12月13(月)〕

道具としてのAIとの付き合い方

大島 裕明

兵庫県立大学大学院 情報科学研究科兼社会情報科学部 准教授

 現在、「人工知能」は社会の様々な場面で利用されるようになってきています。 「人工知能」という言葉は、万能を感じさせる魅力的な言葉ではありますが、実際にはどのようなものなのでしょうか。
 本講義では、現在の人工知能の本質的技術である「機械学習」について取り上げます。「機械学習」が何を「学習」するのか、「機械学習」がどのような問題を解くことができるのか、「機械学習」が
上手く機能する条件は何なのかを理解していただきたいと思います。

 

 

第9回 〔12月16日(木)〕

最適化技術の応用と進展

藤江 哲也

兵庫県立大学大学院 情報科学研究科兼社会情報科学部 教授

 最適化は、問題解決のための技術として様々な分野で適用され、応用例が数多く知られています。
 本講義では、最適化問題とは何か説明し、コンピュータを用いてどのように解くことができるか解説します。特に、近年の技術的進展について取り上げます。また、最適化モデリングの方法と注意点について取り上げます。

 

 

 第10回 〔12月21日(火)〕

人の動きや行動を分析する機械学習技術

 川嶋 宏彰

兵庫県立大学大学院 情報科学研究科兼社会情報科学部 教授

 カメラやセンサを用いて人の動きや行動を計測し、得られたデータを分析してその意味を認識・理解する技術が近年大きく進歩しています。
 本講義では、映像・画像やセンサデータの基本的な分析手法を、人工知能や機械学習技術を中心に解説するとともに、画像を実際に学習させるアプリケーションの利用方法を紹介します。さらに、人の姿勢や行動を認識・理解するための応用技術についても紹介します。

 

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