人工知能科学研究科の学び研究科の概要

博士課程前期課程授業科目

機械学習やディープラーニングなど、人工知能・データサイエンス分野の「知の体系」を修得する科目を設置しています。

PICK UP

機械学習

データ分析の代表的なモデルを軸に、各アルゴリズムを実装 に直結する形で詳細かつ簡潔に解説。機械学習の基礎を学 び、その後、ニューラルネットワークによる表現学習、クラスタ リングなど、機械学習アルゴリズムを一通り理解します。

先端科学技術の倫理

既存の先端技術における問題の発生要因をケーススタディで学んでいくことで、今後、AIを社会に普及させるにあたっての道徳的問題の発生と、その解決策を考えていきます。

人工知能社会実装

人工知能技術の社会実装の実例をオムニバス形式で学びます。様々な実例を通じてAI技術の社会応用をマネジメントする能力を身につけるため、全14回で様々なトピックを取りあげ学習していきます。

修士論文指導演習

修士課程修了後に自ら研究を進めていくための土台を築くこと、あるいは修士課程修了後に社会で人工知能・データサイエンスのプロジェクトを推進するための能力を身につけることを目標とします。

博士課程後期課程授業科目

●人工知能科学特別研究1-6   ●人工知能科学先端演習   ●人工知能科学特別講義      ●人工知能科学特別講究1・2