【2221G004】 人工知能・ビッグデータの時代における 仮説のつくりかた
実施日 | 2022/07/16 ~ 2022/09/24 | 曜日 | 土 |
時間 | 10:30~12:00 | 定員 | 20名 |
キャンパス | オンライン | 教室 | |
受講料 |
20,200円 | 単位 | 2 単位 |
講座の説明
人工知能とビッグデータは最新の情報システムを構築するために不可欠な要素技術である。そうした応用情報システムでは仮説を生成し、それを利用することが中心的な役割を果たす。そこで多様なビッグデータに対して人工知能、推論、問題解決、統合的手法などの分析技術をどのように適用して仮説を作り、応用情報システムにどのように活かすかを具体的に説明する。
講座スケジュール
回 | 実施日 | 講座内容 | 担当講師 |
---|---|---|---|
1 | 2022/07/16(土) |
ビッグデータとは ビッグデータに共通する特徴、その実例、その利用法などを概説する。 |
石川 博 |
2 | 2022/07/23(土) |
仮説とは 仮説の定義、ビッグデータ特有の処理手法について説明する。 |
石川 博 |
3 | 2022/07/30(土) |
推論と問題解決 仮説生成のための基本技術として推論と問題解決の手法を説明する。 |
石川 博 |
4 | 2022/08/06(土) |
問題解決の例 問題解決のヒントとその具体的な適用例について説明する。 |
石川 博 |
5 | 2022/08/27(土) |
人工知能の基本と統合的仮説生成の仕組み 回帰やニューラルネットワークを中心に人工知能の基本について説明する。 次に複数のビッグデータを用いた統合的仮説生成の仕組みについて説明する。 |
石川 博 |
6 | 2022/09/10(土) |
空間的差分に基づく仮説生成 画像や地図など空間的データの差分に注目した統合的仮説生成の実例を説明する。 |
石川 博 |
7 | 2022/09/17(土) |
意味的差分に基づく仮説生成とその他の仮説生成手法 言葉や概念などの意味的情報の差分に注目した仮説生成の実例を説明する。 さらに差分以外の方法について統合的仮説生成の実例を説明する。 |
石川 博 |
8 | 2022/09/24(土) |
時間的差分に基づく仮説生成 時系列データの差分に注目した統合的仮説生成の実例を説明する。 |
石川 博 |
備考
教科書
『仮説のつくりかた―多様なデータから新たな発想をつかめ』
(石川博著、共立出版)
講師
石川 博(いしかわ ひろし)
東京都立大学 特別先導教授、名誉教授
【プロフィール】
東京都立大学特別先導教授・特任教授・名誉教授。富士通研究所研究員、都立大学、静岡大学,都立大学教授を経て2021年より現職。東京大学博士(理学)。その間データベース、データマイニングの研究に従事し、現在はソーシャルビッグデータ研究に専念。情報処理学会フェロー・電子情報通信学会フェロー。令和3年度文部科学大臣表彰(科学技術賞)受賞。令和4年度日本データベース学会功労賞受賞。著書に『仮説のつくりかたー多様なデータから新たな発想をつかめ』(共立出版)『フルスタックJavaScriptとPython機械学習ライブラリで実践するソーシャルビッグデータ』(コロナ社) 』など。
