脳機能から学び人工知能として

知能情報システムを実現する

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知能情報コース

知能情報コース公式サイト

自然知能と人工知能の有機的な連携を学ぶ

自然現象や社会現象の計測によって得られたデータを基盤とし、データ解析、数理モデルやシミュレーションなどを運用する総合的な知識と技術を体系的に学びます。それにより、実データの取得と情報の抽出により対象を理解し、知能情報システムを工学的に実現する能力を習得します。

  • 01 このコースで学べること

    脳の諸機能を計測しその働きを
    理解できます

    人間の知能情報システムの基となる脳の生理・解剖学的知見を学び、感覚・知覚実験を通して脳の機能を計測しその働きを理解します。さらに脳機能の仕組みを情報処理的観点から捉える為の理論的な枠組みについて学び、工学的応用事例について理解を深めます。

  • 02 このコースで学べること

    知能情報システムを工学的に
    実現できます

    人間が外界からの刺激を受けて自然に行っている学習を、コンピュータで実現できるようにするためには、その学習のアルゴリズムを理解する必要があります。機械学習やパターン認識に関わる要素技術について基礎的な知識を修得し、課題や事例により理解を深めます。

    特徴的なカリキュラム

  • 03 このコースで学べること

    実世界をモデル化し
    シミュレーションできます

    実世界における自然現象や社会現象などの様々な対象の根底にある原理をモデル化し計算機を用いて最適化を行う方法を学びます。計算機を用いて問題解決を図るコンピュータシミュレーションについて問題の定式化・モデル化を学び、演習により理解を深めます。

    特徴的なカリキュラム

特徴的なカリキュラムCURRICULUM

  • 生体生理工学 五感全般にわたる感覚系の生理・解剖学的知見およびそれらの計測解析手法を学びます。

  • 色彩工学 心理物理量である色彩を定量的および工学的に扱う方法とその原理について学びます。

  • 心理物理学 知覚・感覚を研究するための体系である心理物理学の基礎を学びます。

  • 脳機能情報処理 知的な情報処理システムの代表である脳の構造とその機能について学びます。

  • 機械学習 統計的機械学習や統計的パターン認識の実現に不可欠な要素技術に関する基礎を学びます。

  • 実験データ解析 実験結果の有意性の検討など、実験データの取り扱いの実践的な技法について学びます。

  • シミュレーション工学 計算機を用いた問題解決法であるコンピュータシミュレーションについて学びます。

  • 最適化数学 実世界の対象をモデル化し計算機を用いて最適化を行うための方法を学びます。

カリキュラム一覧