32 知能システム科学専攻

本専攻では,「複雑適応系が示す創発原理を理学的に解明すること,知的機能を創発するための設計原理と方法論を確立すること,それらを通じて創造的な社会の実現に貢献する人材を育成すること」を教育理念として,下記に示す授業科目を用意している。また,これらの理念に基づく教育・研究を効果的に実践するため,修士課程では,修士(工学,理学,学術)を取得できる標準コースに加えて,主体的計画による科目履修と学際性に富む研究に基づく学術特別コースを設置している。学術特別コースの修了者には修士(学術)の学位が授与される。各コースの選択および学習計画を立てるにあたっては,指導教員と十分相談し,関連専攻の科目も含めて系統的に履修することが望まれる。

授業科目

単位

担当教員

学期

備考

○離散システム論

2−1−0

廣田・中村・樺島

 

○動的システム論

2−1−0

村田・小池・石井

 

○適応システム論

2−1−0

山村・長橋・長谷川

 

◎システムモデリングSC

2−1−0

寺野・小野・木賀

 

情報ネットワークシステム論

2−0−0

山村・小野

 

脳情報システム論

2−0−0

中   村

 

計算知能論

2−0−0

廣田・野本

E

システムとかたち

2−0−0

村   田

E

言語工学

2−0−0

奥   村

 

情報学習理論

2−0−0

渡   邊

 

システム神経科学

2−0−0

宮   下

E

離散数理

2−0−0

室   伏

O

進化システム論

2−0−0

小林・小野

 

社会経済システム論

2−0−0

出   口

 

複雑システム数理

2−0−0

三   宅

 

情報統計力学

2−0−0

樺   島

 

知能システム論

2−0−0

新田・小野田

 

運動システム論

2−0−0

伊   藤

E

生命システム論

2−0−0

山村・新田

木川・木賀

 

知的画像処理

2−0−0

長   橋

 

仮想世界システム

2−0−0

佐藤(誠)

Makoto

 

生物情報システム

2−0−0

小   池

 

パターン情報システム論

2−0−0

長 谷 川

 

経済物理学

2−0−0

高   安

 

神経確率過程論

2−0−0

青   西

 

ナレッジマネジメント

2−0−0

寺野・吉川

 

*Advanced Mechanical Systems Design

2−0−0

堀江・佐藤(千)

O,(注) 5)参照

知能システム科学特別講義 第一

1−0−0

未   定

 

同            第二

1−0−0

未   定

 

同            第三

1−0−0

未   定

 

同            第四

1−0−0

未   定

 

同            第五

1−0−0

未   定

平成20年度開講

知能システム科学特別講義 第六

1−0−0

未   定

   〃

同            第七

1−0−0

未   定

   〃

同            第八

1−0−0

未   定

 

COE特別講義「価値創造社会システム科学」

1−0−0

出口 ほか

 

COE特別講義「価値創造社会システム科学の展開」

1−0−0

木嶋 ほか

(注) 5)参照

知財活用サービスマネジメント

2−0−0

新田 ほか

 

教育サービス論

1−0−0

吉川 ほか

 

中小企業価値創造演習

0−1−0

出口 ほか

 

SOARS社会シミュレーション演習

0−1−0

出口 ほか

 

U-Martシミュレーション演習

0−1−0

小野 ほか

 

要求仕様性分析演習

0−1−0

吉川 ほか

 

知能システム科学専攻インターンシップ第一A

0−0−1

専 攻 長

 

知能システム科学専攻インターンシップ第一B

0−0−1

専 攻 長

 

知能システム科学専攻インターンシップ第二A

0−0−2

専 攻 長

 

知能システム科学専攻インターンシップ第二B

0−0−2

専 攻 長

 

◎知能システム科学講究 第一

2

各 教 員

修士課程(1)

◎同          第二

2

同   (1)

◎同          第三

2

同   (2)

◎同          第四

2

同   (2)

◎同          第五

2

博士後期課程(1)

◎同          第六

2

同     (1)

◎同          第七

2

同     (2)

◎同          第八

2

同     (2)

◎同          第九

2

同     (3)

◎同          第十

2

同     (3)

C:(H18認定)創造性育成科目

(注)

1)

◎印の付してある授業科目は,必ず履修しておかなければならない授業科目である。備考欄の(1),(2),(3)は履修年次を示す。

2)

○印の付してある授業科目は,標準コースを選択した場合に必ず履修しておかなければならない授業科目である。

3)

学術特別コースを選択した場合には,履修に先立って,学際領域の研究にふさわしい履修計画を作成し,専攻の認定を得なければならない。履修計画を変更する場合には,専攻の承認が必要である。

4)

一部の授業科目は隔年講義となっている。備考欄中のEは西暦年の偶数年に,Oは西暦年の奇数年にそれぞれ開講することを示す。

5)

本授業科目は他の専攻において開設されている授業科目であるが,本専攻の授業,科目として取扱うものである。従って,本専攻の学生が該当授業科目を履修し,単位を修得した場合は,自専攻の単位として算入する。


〔教 授 要 目〕

 

94027

離散システム論(Discrete Systems Theory)

前学期 2−1−0  ○廣田  薫 教授・中村 清彦 准教授・樺島 祥介 教授

離散的なシステムを数学的に表現し,解析,設計する能力を養うことを目的とし,そのための基礎概念および基礎理論の理解を目標とする。講義内容には,論理,集合,写像,オートマトン,形式言語,確率,統計などを項目として含む。

94028

動的システム論(Dynamical Systems Theory)

前学期 2−1−0  ○村田  智 准教授・小池 康晴 准教授・石井 秀明 准教授

線形代数および常微分方程式の基礎,常微分方程式の数値解法,実システムのモデリング,状態空間モデル,伝達関数モデル,線形システム解析,フィードバック制御,リアプノフ安定論,非線形振動論,分岐現象,特異点とリミットサイクルなど,線形および非線形の動的システムの概念と解析法を講義および演習・課題により習得する。

94029

適応システム論(Adaptive Systems Theory)

前学期 2−1−0  ○山村 雅幸 教授・長橋  宏 教授・長谷川 修 准教授

知能システム科学の各分野に関係する適応システムの方法論的基礎の修得を目標とする。講義では,最適化,意思決定とゲーム,進化,学習などを取り上げ,関連性を考慮した体系的な解説を行う。また,演習による理解と習熟を図る。

94030

システムモデリングSC(System Modeling) SC:(H19認定)創造性育成科目

前学期 2−1−0  ○寺野 隆雄 教授・小野  功 准教授・木賀 大介 准教授

知的なシステムを構築するためのリテラシーとして,オブジェクト指向設計論とグループによるシステム開発の方法論を学習する。オブジェクト指向プログラミングによるデータ整理方法や並列プログラミング,大規模システム開発方法論を学習する。またグループにおける意見集約方法とプレゼンテーションの方法を学び,グループで課題を解き,それを発表する演習を行って,コミュニケーション能力の向上を図る。

94019

情報ネットワークシステム論(Information Network Systems)

前学期 2−0−0  ○山村 雅幸 教授・小野  功 准教授

計算機ネットワークは現代社会を支えるインフラストラクチャとなりつつある。本科目では計算機ネ

ットワークとしてローカルエリアネットワーク(LAN)の構成と動作,およびインターネットにおけるパケット配送とその制御の概要を紹介し,さらにインターネット上で構築される各種情報サービスおよびその運用管理について講義する。

94007

脳情報システム論(Systems and Computational Neurosciences)

前学期 2−0−0  中村 清彦 教授

脳神経系における知覚,記憶,学習,運動制御等についての生理学,解剖学,臨床医学等の知見を概説し,現在の脳神経科学が描く脳機構の全体像を把握してもらう。また,これらのデータを基に脳の情報処理機構を数理的に解析する研究を紹介し計算神経科学への入門とする。論じる事項は,神経細胞膜特性とHodgkin-Huxleyの等価回路,側頭葉と視覚認識,前頭連合野と計画・意志決定,運動領野と行動生成,海馬と記憶系,脳幹視床下部と報酬動因系,神経細胞群の同期興奮と情報統合,その他である。

94003

計算知能論(Computational Intelligence) 偶数年度開講

前学期 2−0−0  廣田  薫 教授・野本 弘平 連携教授

厳密な数式モデルでは表現できないが言葉では表現できるような複雑/悪構造のシステムを記述・処理することを念頭に,言葉の意味や概念の定義に見られるあいまいさを扱う理論の一つであるファジイ理論について講義する。前半では,ファジイ集合論,ファジイ論理,ファジイ推論,ファジイ測度論などのファジイ理論の基礎を説明し,後半では,これらの応用と,応用のための方法論について講義する。また,ファジイ制御にも触れる。

94034

システムとかたち(Forms of Natural and Artificial Systems) 西暦偶数年度開講

前学期 2−0−0  村田  智 准教授

どんなものにも「かたち」があり,かたちが定まることによって機能が現れる。われわれ工学者は,かたちの背後にある原理を知ることによって,よい設計ができるようになる。本講義では,かたちに関する数理 (空間の性質,かたちの計量),自然物・人工物におけるいろいろなかたちの生成原理,さらに,これらを応用した分子や機械による形態形成システムなどの話題を通じて,かたちへの理解を深めることを目的とする。

94026

言語工学(Language Engineering)

前学期 2−0−0  奥村  学 准教授

自然言語を計算機上で解析,処理する自然言語処理技術および,その応用として近年注目を集めている情報検索,情報抽出,テキスト自動要約,質問応答,テキストマイニング(Q&A)等のテキスト処理技術について学ぶ。

94035

情報学習理論(Mathematical Theory of Learning Systems)

後学期 2−0−0  渡邊 澄夫 教授

学習モデルの数理とその知能科学への応用について基本的な内容を紹介する。与えられた例から,その例を発生している情報源を推測したり,未来の状態を予測することは,知能システムを実現する上で基礎となる手続きである。この講義では確率論的なベースから出発し,近年,広く応用されている複雑な学習モデルたち,例えば,神経回路網,混合正規分布,隠れマルコフモデル,ベイズネットワーク,カーネルマシンなどを考察するための数理と設計論とを,できる限り平易に解説する。

94037

システム神経科学(Systems Neuroscience) 西暦偶数年度開講

後学期 2−0−0  宮下 英三 准教授

神経科学が脳をどこまで理解できているのか,その現状を運動系を題材にして把握することを目的とする。脳の機能的構成要素である神経細胞の構造と機能を概説した後,Eric R. Kandelら編Principles of Neural Scienceの輪講を行う。

94001

離散数理(Discrete Mathematics) 西暦奇数年度開講

後学期 2−0−0  室伏 俊明 准教授

離散的なシステムを数学的に表現し解析,設計する能力を養うことを目的とし,離散数学における抽象的な概念の理解とその論理的操作の習熟を目標とする。講義内容には,関係,順序,束などを項目として含む。

94004

進化システム論(Evolutionary Systems Theory)

前学期 2−0−0  ○小林 重信 教授・小野  功 准教授

生物の進化と適応の過程を最適化理論・進化ゲームの観点から理解すること,生物の種レベルでの進化をモデルとする進化計算手法及び,生物の個体レベルでの適応をモデルとする強化学習手法を修得することを目標に講義する。演習・課題を通じての理解と修得にも力を入れる。

94031

社会経済システム論(Social & Economic Systems Theory)

後学期 2−0−0  出口  弘 教授

人間を要素とする社会経済システムをモデル化する新しい技法と方法論を論じることがこの授業の目的である。そこでは二つの課題がある。

一つは具体的に経済というマクロなシステムを個々の経済主体の財の交換によるミクロな状態記述からボトムアップに構成する中で,既存の経済モデルをシステムとして問い直す作業である。もう一つは,社会経済システムを合理的主体でなく内部モデルを持ち学習するエージェントからなる動的システムとして捉え,エージェントベースモデリングの観点から制度設計に主眼を置いて問い直す事である。

本講義では社会というシステムを分析し,生活世界から組織・社会までの諸人間活動システムを再構築するためのデザイン論に関する基本的な議論を行う。受講者は積極的な討議や参加を要請される。

94012

複雑システム数理(Theory of Complex Systems)

後学期 2−0−0  三宅 美博 准教授

複雑システムの特徴である相互作用(インタラクション)に注目してその解析及び合成に関する数理的な方法論について講義する。このようなシステムの特徴である非線形性と開放性に着目して,秩序(パターン)形成機構としてのシナジェティクスやエントレインメントなど自己組織化についての基礎を解説する。さらに,これらを踏まえて,人間の身体的インタラクションや心理的インタラクションのモデル化を進め,最終的には社会コミュニケーションとの関連を踏まえ,その支援技術について紹介する。

94022

情報統計力学(Statistical Mechanics of Information Processing)

後学期 2−0−0  樺島 祥介 教授

統計力学,特にスピングラス理論における概念・計算技法の情報科学への応用について述べる。講義の流れとしてははじめの3,4回を使ってスピングラス理論の解説を行った後,個別問題へのその応用について言及する。トピックスとしては

1)連想記憶モデル,2)パーセプトロンの学習問題,3)スペクトル拡散符号,4)誤り訂正符号,5)公開鍵暗号,6)画像修復問題,7)論理式充足問題などを予定している(全てを取り上げる訳ではない)。統計力学の知識は特に要求しない。講義形式を予定しているが場合によってはゼミ形式で行うこともある。

94032

知能システム論(Theory of Intelligent Systems)

後学期 2−0−0  新田 克己 教授・小野田 崇 連携教授

知能システムを構築するための技術として,知識情報処理の関連知識(知識表現と推論,論理プログラミング,パターン認識,オントロジ,Semantic Web,Webインテリジェンス)を基礎から応用まで体系的に解説する。

94002

運動システム論(Systems Theory for Human and Robot Movements) 西暦偶数年度開講

後学期 2−0−0  伊藤 宏司 教授

生物やロボットは,外界の情報を認識し,環境に適応するように自らの内部構造を変化させつつ,新しい運動・行動を学習的に獲得することが求められる。本講義では,生物およびロボットにおける運動・行動の学習と制御についてシステム論の観点から考察する。

94033

生命システム論(Systems Theory of Bioinformatics)

後学期 2−0−0  ○山村 雅幸 教授・新田 克己 教授・木川 隆則 連携教授
           木賀 大介 准教授

生命科学と情報科学のかかわりについて全体の概観を与えた後,配列・構造・システムの各レベルでの情報処理を解説する。分子コンピュータ,ゲノム創薬,構造生物学,構成的生物学など最近のトピックスも紹介する。

94024

知的画像処理(Intelligent Image Processing)

後学期 2−0−0  長橋  宏 教授

画像処理の基礎と処理技術のあらましについて触れた後,画像処理および処理対象の画像に関する各種情報の表現法について述べる。また,画像処理の制御方法,図形や物体の認識・識別における最適値探索手法,最適化に基づく画像処理法の再構築等についても触れる。さらに,2次元画像世界から3次元世界を推定する各種の手法を紹介する。講義内容が多岐に渡ることから,理解を深めるために画像処理の実習,プログラム作成を中心とした複数回の課題にレポートしてもらう。

94013

仮想世界システム(Virtual World Systems)

後学期 2−0−0  佐藤  誠 教授

実世界と同様に視覚,聴覚あるいは触覚といった様々な知覚情報を用いて計算機上の仮想世界に対して操作することのできるマルチモーダルな仮想操作環境の構築技術は,次世代のヒューマンインタフェースとして重要な研究分野である。優れた仮想操作環境を構築するためには,(1) 仮想世界の視覚,聴覚,触覚などの様々な感覚への提示技術,(2) 実時間のインタラクションを実現するためのセンサ技術,(3) 仮想世界の自律性を管理するソフトウェア技術,などが重要であり,本講義では,仮想世界システムを構築するためのこれらの基本技術について概説する。

94025

生物情報システム(Biological Information Systems)

後学期 2−0−0  小池 康晴 准教授

人間の脳は,環境に適した行動を自律的に学習し,適用している。本講義では,運動学習に関する脳の機能を計算論的に解明する方法論について述べる。とくに,運動の最適化,制御,学習について,生体信号を用いたモデル化とその応用例を通して,脳の仕組みを知ることを目的とする。

94036

パターン情報システム論(Pattern Information Systems)

後学期 2−0−0  長谷川 修 准教授

実世界(日常生活環境)はパターン情報に満ちている。よって実世界で知的に振舞うシステムを構築したければ,パターン情報を適切に扱えねばならない。本講義では,哲学,発達心理学,脳科学,情報数理などの関連分野の知見に学びつつ,実世界パターン情報からの知的機能の発現原理について考察し,その人工的実現の可能性を探る。

94046

経済物理学(Econophysics)

後学期 2−0−0  高安 美佐子 准教授

膨大な高頻度経済データを物理学の視点に立って分析する経済物理学を,基本的な概念から実践的な応用まで学ぶ。まず,相転移やフラクタルなどの基本となる統計物理学の概念や解析手法について導入する。次に,典型的な市場の例として外国為替市場の仕組みを把握した上で,高頻度市場データの解析方法,及び,基本的な統計的性質を学ぶ。市場価格に関する基本的なモデルを紹介する。また,企業所得やネットワーク構造などについても議論する。

94038

神経確率過程論(Neural Stochastic Processing)

後学期 2−0−0  青西  亨 講師

まず,神経細胞の電気的性質,興奮膜の数理モデル,分岐理論,位相縮約を解説する。次に,NEURONシミュレータを用いた演習を行う。そして,神経細胞の確率的挙動や脳の確率的情報表現を理解するのに必要な統計力学や確率過程の基礎を講義する。最後に,最新のトピックスを例にして,神経細胞の確率的挙動の解析や生理学データの統計的解析手法を紹介する。

94045

ナレッジマネジメント(Knowledge Management)

後学期 2−0−0  寺野 隆雄 教授・吉川  厚 連携教授

◎講義のねらい

企業・組織経営で話題となっているナレッジメント・マネジメントの考え方について論じ,知能システムの諸概念がどのように役立つかを述べる。講義と討論を交互に実施する。

◎講義内容(予定)

データウェアハウスとデータマイニング,文書検索とテキストマイニング,エージェント技術,情報共有技術,eラーニング技術

知識マーケットの利用,コミュニティの利用,KMのための組織体制(CKO,知的資産管理など)

◎成績評価

授業参加と討論,及びレポートで評価する

83036

Advanced Mechanical Systems Design(先端機械システム設計論) 西暦奇数年度開講

後学期 2−0−0  ○堀江 三喜男 教授・佐藤 千明 准教授

メカノマイクロ工学専攻の教授要目を参照のこと。

94501〜94508

知能システム科学特別講義第一〜八(Special Lecture on Computational Intelligence and Systems Science T〜[)

前・後学期 1−0−0  各 教 員

知能システム科学およびその周辺の最近の話題を中心に講義する。なお,平成19年度は下記の講義を開講する。

94505

知能システム科学特別講義第五

前学期 1−0−0  未   定

94506

知能システム科学特別講義第六

後学期 1−0−0  未   定

94507

知能システム科学特別講義第七

後学期 1−0−0  未   定

94044

COE特別講義「価値創造社会システム科学」(Value Creating Social Systems Sciences)

前学期(予定) 1−0−0  出口  弘 教授 ほか

社会システム科学という共通の枠組みから,社会的付加価値創造の最近の話題について論述する。「新たな豊かさ,心の豊かさ」を実感できる社会の実現に向けて,イノベーションの創出に主体的にかかわり,科学技術をベースに社会的サービス価値の創出・イノベーションに貢献するために必須となる「分野を横断した文理融合的な社会技術の高度リテラシー」を教授する。人文社会科学と社会システム科学を基礎として,木だけでなく森も見る俯瞰的な視点を涵養する。

66042

COE特別講義「価値創造社会システム科学の展開(Development of Value Creating Social Systems Sciences)

後学期 1−0−0  木嶋 恭一 教授 ほか

価値システム専攻の教授要目を参照のこと。

94047

知財活用サービスマネジメント(Service Management for Intellectual Properties)

後学期 2−0−0  ○新田 克己 教授 ほか

知財の活用では,研究成果を一般の市場に移転する作業が中心となる。知財戦略の一つに特許があるが知財はそれだけではない。ハードやソフト等を一般に許諾して販売することを含めて知財総体をいかに世の中にサービスとして出すかを,長年この領域に携わった専門家による講義を中心に実際的なケースを講義の間に交え行う。

94048

教育サービス論(Educational Service)

後学期 1−0−0  ○吉川  厚 連携教授 ほか

教育のサービスといっても,学校運営,教科書,学習参考書,通信教育,社内研修など多種にわたる。それぞれが異なるサービスとして提供されており,今後の教育の変遷に伴いどのように変化をしていくのか,また実際の開発はどのようになっていくのかを,具体事例を専門家を交えて検討していく。

94049

中小企業価値創造演習(Value Creation of Small and Medium Size Companies)

前学期 0−1−0  ○出口  弘 教授 ほか

中小企業が消費者と相互作用することで,どのような新たな価値の創成とビジネスモデルが可能となるかを,具体的に諏訪岡谷地域の工業集積の専門家の事例を交えて,分析を行う。

94050

SOARS社会シミュレーション演習(Social Simulation by SOARS)

後学期 0−1−0  ○出口  弘 教授 ほか

社会シミュレーション言語SOARSを用いて,社会シミュレーションの構築方法について実践的な講義を行う。SOARS言語を習得することで,プログラミングについての経験がないユーザでも,社会経済の課題を持つものであれば比較的容易にモデル化とシミュレーションが可能となる。

94051

U-Martシミュレーション演習(U-Mart Simulation Exercise)

後学期 0−1−0  ○小野  功 准教授 ほか

U-Martは東工大,京大,大阪市立大学,大阪府立大学などの共同で開発された人工先物市場のシステムである。本演習では,この人工先物市場を用いて,人工市場の演習とそのシステムについての解説を行う。

94052

要求仕様性分析演習(Exercise on Requirement Analysis)

後学期 0−1−0  ○吉川  厚 連携教授 ほか

概要サービスをシステムとして構築する上では,顧客やステークホルダーの要求仕様を的確に分析し,仕様化することが重要である。この演習では,実際の企業の実例をベースに,要求の仕様の分析について具体的に論じる。

94040〜94043

知能システム科学専攻インターンシップ第一A 前学期 0−0−1  専攻長

知能システム科学専攻インターンシップ第一B 後学期 0−0−1  専攻長

知能システム科学専攻インターンシップ第二A 前学期 0−0−2  専攻長

知能システム科学専攻インターンシップ第二B 後学期 0−0−2  専攻長

(Internship in Computational Intelligence and Systems Science TA〜UB)

本科目の目的は,社会の中で創造的活動を担える自立した研究者・技術者を育成することである。国内外の研究・教育機関での研究活動や行政機関,NPO・NGOなどでの実務体験を通じて,創造的活動における人的協力とコミュニケーションの重要性を学ぶ。さらに,知識と現場の関連について体得するとともに,研究者・技術者としての心構えを確立する。なお,民間企業でのインターンシップは,現状では採用活動と結びつく可能性を排除できないことから,本科目の対象外とする。

94701〜94704

知能システム科学講究第一

前学期

2単位

各教員

94701

同         第二

後学期

2単位

 〃 

94702

同         第三

前学期

2単位

 〃 

94703

同         第四

後学期

2単位

 〃 

94704

(Seminar on Intelligent Systems Science T-W)

知能システム,複雑システム,創発システムに関する基礎的および応用的研究を中心にテキストを主体とした輪講を行う。

94801〜94806

知能システム科学講究第五

前学期

2単位

各教員

94801

同         第六

後学期

2単位

 〃 

94802

同         第七

前学期

2単位

 〃 

94803

同         第八

後学期

2単位

 〃 

94804

同         第九

前学期

2単位

 〃 

94805

同         第十

後学期

2単位

 〃 

94806

(Seminar on Intelligent Systems Science X-])

知能システム,複雑システム,創発システムの理論的研究を対象にテキスト,学術雑誌,国際会議録などを主体とした高度な内容の輪講を行う。