東京大学バナー(中) 東大 アラムナイ 寄付のご案内
| ENGLISH | サイトマップ |
東京大学 大学院 情報理工学系研究科
交通アクセス・学内地図
訪問者別ご案内
受験・進学希望の方
留学生の方
(For International Students)
企業・一般の方
修了者の方
高校生の方
高校教員の方
大学生の方
教育と研究
研究科案内
各専攻・教員の紹介
 
コンピュータ科学
  数理情報学
  システム情報学
  電子情報学
  知能機械情報学
  創造情報学
フォーカス(2006〜2016)
ソーシャルICT研究センター
情報理工学国際センター
受賞
ソーシャルICTグローバル・クリエイティブリーダー育成プログラム
グローバル・クリエイティブリーダー 講義
enPiT
データサイエンティスト養成講座(領域知識創成教育研究プログラム)
計算科学アライアンス
創造情報学連携講座
産学連携(R2P/IST等)
情報理工関係イベント
国際交流
(International Cooperation)
他プログラム
科学研究ガイドライン
情報倫理ガイドライン
入学・進学案内 new !
学生支援制度
履修・学籍・諸手続案内
科目等履修生案内
東京大学学務システム(UTAS)
工学・情報理工学図書館
公募情報
ポータルサイト (内部のみ)
ISTクラウド (内部のみ)
研究倫理審査・広報 (内部のみ)
緊急連絡
緊急連絡ページ
関連学部
工学部
理学部
Home > 教育と研究 > 研究科案内 > 専攻と講義科目 > 知能機械情報学
教育と研究

知能機械情報学 movie
専攻の目的Department Objective教員と研究室Faculty and Labs | 講義 |
学位論文(修士)学位論文(博士)入試案内
ショーケースガイダンス案内

平成29年度研究科授業時間割
研究科共通

講義一覧

※○:本年度開講科目
科目番号        科目名        担当教員 ターム 単位 曜限 時間 講義室 備考 重複履修制限
4850-1001 知能機構論 下山 勲
高畑 智之
S1S2 2 金2 10:25
-12:10
工2号館231講義室
4850-1002 知能制御論 高野 渉 S1S2 2 火2 10:25
-12:10
工2号館223講義室 4891-1005
4850-1003 知能情報論 原田 達也 S1S2 2 水2 10:25
-12:10
工2号館233講義室 4860-1046
4850-1005 知能ソフトウェア論 牛久 祥孝 A1A2 2 木2 10:25
-12:10
工2号館222講義室
4850-1006 知能機械構成論 岡田 慧
稲葉 雅幸
S1S2 2 水3 13:00
-14:45
工2号館231講義室 4860-1016
4891-1003
4850-1007 ロボティクスRobotics 中村 仁彦 S1S2 2 火2 10:25
-12:10
工2号館223講義室 ※E情
4850-1008 マイクロシステム S1S2 2 金2 29年度休講 工2号館231講義室
4850-1010 エージェントシステム 岡田 慧
稲葉 雅幸
S1S2 2 水3 13:00
-14:45
工2号館231講義室 4860-1015
4891-1001
4850-1011 生命体システム 高橋 宏知 S1S2 2 金3 13:00
-14:45
工2号館233講義室
4850-1014 複合現実感システム 廣瀬 通孝
鳴海 拓志
谷川 智洋
S1S2 2 木2 10:25
-12:10
工2号館223講義室 4860-1011
4891-1002
4850-1015 人間機械情報論 新山 龍馬 A1A2 2 水2 10:25
-12:10
工2号館222講義室 4860-1008
4850-1016 ヒューマンインタフェース 廣瀬 通孝
鳴海 拓志
谷川 智洋
S1S2 2 木2 10:25
-12:10
工2号館223講義室
4850-1017 脳型情報処理機械論 國吉 康夫 A1A2 2 金2 10:25
-12:10
工2号館222講義室
4850-1018 生体情報論 久保田雅也
相原 正男
加藤 光広
宮尾 益知
A1A2 2 火3 13:00
-14:45
工2号館223講義室
4850-1024 生体機械システム 竹内 昌治 S1S2 2 木4 14:55
-16:40
工2号館222講義室 4850-1019
4850-1020 神経行動学 神崎 亮平 S1S2 2 金3 13:00
-14:45
工2号館233講義室
4850-1025 先端人工知能論I 専攻主任 S1S2 2 火4 14:55
-16:40
工2号館221講義室
4850-1026 先端人工知能論II 専攻主任 A1A2 2 火4 14:55
-16:40
工2号館223講義室
4850-1021 知能機械情報学特別講義 下坂 正倫
正宗 賢
笠井 清登
北川 智利
尾藤 誠司
渡辺 克己
A1A2 2 水3 13:00
-14:45
工2号館233講義室
4850-1022 知能機械情報学特別講義IISpecial Topics in Mechano-Informatics II 専攻主任 S1S2 2 水4 14:55
-16:40
工2号館233講義室 ※E情
4850-2003 知能機械情報学演習 専攻主任 A1A2 金3,金4 13:00
-16:40
工2号館231講義室 4850-2004
4850-2004 知能機械情報学特別演習Exercises in Mechano-Informatics 専攻主任 A1A2 金3,金4 13:00
-16:40
工2号館231講義室 ※E情 4850-2003
4850-2001 知能機械情報学修士輪講I 各教員 通年
年度跨り
集中 集中
4850-2002 知能機械情報学修士輪講II 各教員 通年
年度跨り
集中 集中
4850-2005 知能機械情報学博士輪講I 各教員 通年
年度跨り
集中 集中
4850-2006 知能機械情報学博士輪講II 各教員 通年
年度跨り
集中 集中
4850-3001 知能機械情報学修士特別研究I 各教員 通年
年度跨り
集中 集中
4850-3002 知能機械情報学修士特別研究II 各教員 通年
年度跨り
集中 集中
4850-3003 知能機械情報学博士特別研究I 各教員 通年
年度跨り
集中 集中
4850-3004 知能機械情報学博士特別研究II 各教員 通年
年度跨り
集中 集中
4850-3005 知能機械情報学博士特別研究III 各教員 通年
年度跨り
集中 集中

※科目番号下にある“※E”は、原則として英語で行う講義を表す。
※備考欄内「情」は、教育職員免許法の免許教科『情報』の教科に関する認定科目。
※次の科目同士は、開講年度が異なっても、両方の履修は認められない。
4850-1002「知能制御論」と4891-1005 (IRT)
4850-1003「知能情報論」と4860-1046 (創造情報学専攻)
4850-1006「知能機械構成論」と4860-1016 (創造情報学専攻), 4891-1003
4850-1010「エージェントシステム」と4860-1015 (創造情報学専攻), 4891-1001
4850-1014「複合現実感システム」と4860-1011 (創造情報学専攻), 4891-1002
4850-1015「人間機械情報論」と4860-1008 (創造情報学専攻)
4850-1024「生体機械システム」と4850-1019
4850-2003「知能機械情報学演習」と4850-2004
4850-2004「知能機械情報学特別演習」と4850-2003

page top

講義内容

授業科目 担当教員 講義内容
4850-1001
知能機構論
下山 勲
高畑 智之
生物は、機械的な構造や化学的な反応を通して、生きていくための情報取得・処理を行っている。生物の機構と、これと同等の工学的なデバイスを比較しながら、生物の特徴、工学デバイスの特徴、デバイスのアプリケーションや、さらなる展開について論じる。
1.触覚
  力覚、せん断力、すべり覚、ピエゾ抵抗型センサ
2.聴覚
  感覚毛、固液気体を伝わる音波、超音波、生体が発する音
3.視覚
  可視・赤外領域の視覚、電磁波の物理、メタマテリアル
4.味覚、嗅覚
  化学物質の吸着、濃度の検出
5.運動感覚
  加速度、角速度、重力
6.線形・非線形情報処理
  デジタルフィルタ
4850-1002
知能制御論
高野 渉
4850-1003
知能情報論
原田 達也
4850-1005
知能ソフトウェア論
牛久 祥孝 知能機械の知性に関わるソフトウェアの実現手段である,機械学習,データマイニングとよばれるデータインテンシブな方法論について論じ,実践する.データの大規模化と計算資源の増加により,実装面も加味した計算理論の構築が重要となっている.また近年は当該分野の研究が大幅に加速している状況にあり,最新の技術にキャッチアップしながら実装できる一連の能力が求められている.

本講義ではこのような現代的傾向に対し,計算アルゴリズムを理論的背景とともに紹介しながらその実装についても論じる.最終的に実世界で稼動する知能ソフトウェアの設計能力の習得を目的とする.
1.大規模データに対する高速な機械学習
2.大規模データを効率的に扱うデータ構造
3.分散データにおける機械学習
4.資源の有限性に注目した機械学習
4850-1006
知能機械構成論
岡田 慧
稲葉 雅幸
インテリジェントな機械或いはシステムは認識系・動作系・計画系・通信系・対人対話系などを総合したシステムとして構成される.本科目ではシステムの内部構造および用途・応用、システム性能の評価法などについて講義する.
1.イントロダクション
2.システム構成要素
3.ロボットプラットフォーム
4.ロボットシステム実例
5.将来展望

講義項目
1) イントロ,20世紀の知能ロボット研究
2) 小型から等身大ヒューマノイドにおける認識行動システム
3) 継続タスク実現における事後認識と失敗復帰システム
4) 知能ロボットの基盤システム環境のためのソフトウェア
5) SLAM,自律移動と動的セマンティックマップの獲得
6) 筋骨格ヒューマノイドのシステム・行動構成論
7) ロボット柔軟外装と行動学習システム
8) ヒトとロボットの筋力比較と瞬発力ドライバの実現
9) 視覚に基づく3Dオドメトリ・環境物体モデリング
10) 物体環境操作モデルと人行動の見守りによる知識獲得
11) 聴覚に基づく生活音認識と人の行為目的の認識
12) 全身分布触覚と環境認識に基づく注意知覚と全身行動
13) 知能ロボットの構成論総括,レポート課題発表
4850-1007
※E
ロボティクス
Robotics
中村 仁彦
4850-1010
エージェントシステム
岡田 慧
稲葉 雅幸
4850-1011
生命体システム
高橋 宏知 生命体は,機能要素間の有機的な結合を保ちつつ,それ全体が進化し成長する複雑なシステムである.そのようなシステムの例として脳の情報処理系を取り上げ,そのモデル化と構成法を論じる.
脳科学の基礎
海馬・大脳皮質のベッブ学習
小脳と誤差学習
大脳基底核と強化学習
情動と感情
ミラーニューロンシステム
意志決定
意識
脳と芸術
4850-1014
複合現実感システム
廣瀬 通孝
鳴海 拓志
谷川 智洋
4850-1015
人間機械情報論
新山 龍馬 人間機械システムについて、ロボティクスを起点として学際的に論じる。生体と機械が共有し得る「やわらかさ」に着目し、関連する生物規範型ロボットやソフトロボットの先端的研究を俯瞰する。また、ロボット製作のためのディジタルファブリケーション手法についても実践的に学ぶ。研究成果の社会発信、すなわち視覚コミュニケーションの方法まで包括的に扱う。
第1回目にガイダンスを行なう。以降は、ロボット先端研究、ディジタルファブリケーション、視覚コミュニケーションについての講義を実施する。
4850-1016
ヒューマンインタフェース
廣瀬 通孝
鳴海 拓志
谷川 智洋
人間と計算機システムが円滑に情報交換するために必要なインタフェースの設計手法について講義する。まず、人間をどうモデル化してとらえるかについて解説した後、現在までに登場した種々のインタフェースの方法論やパラダイムを紹介する。さらに、まとめとして、人工現実感に代表される全感覚モードにかかわるインタフェース技術の具体的構成手法について人間と機械の両側面から述べる。
1.ヒューマンインタフェースと仮想空間
2.仮想空間構成手法
3.多感覚情報提示
4.世界法則とシミュレーション
4850-1017
脳型情報処理機械論
國吉 康夫 次世代の人工知能には,実世界(開システム,動的,相互作用,不完全情報,等)と人間性(自律性,社会性,意識,倫理,等)を正面から扱うことが求められる.現状技術の限界を超えてこれらを扱うシステムを目指すには,人間の脳がどのようにこの問題を解決しているかを改めて理解する必要がある.

脳の情報処理を,感覚・運動から高次認知にいたるシステム全体の振舞いとして捉える.
自律性と社会性の融合・両立を軸として,関連する情報処理プロセスを神経科学的知見と情報論的モデルの両面から捉えつつ,脳型情報処理機械の動作原理と構成法について論じる.
以下の話題を中心として,適宜専門家の招待講演を交えつつ論じる.
イントロダクション
人工知能と脳,身体,環境
脳の機能とメカニズムの基礎(中枢神経系,ニューロン,視覚,運動,体性感覚)
認知機能とメカニズム(発達論,身体像,情動・感情,記憶・判断,模倣,概念形成・意味理解)
人間性に関わる機能とそのメカニズム(自律性(内発的動機,自由意志),意識,社会性(心の理論,共感,倫理))
4850-1018
生体情報論
久保田雅也
相原 正男
加藤 光広
宮尾 益知
          
4850-1024
生体機械システム
竹内 昌治 生体内で動作する機械や、機能性生体材料を組み込んだシステムなどは、生体と機械が密着し協調して機能しなければならない。ここでは、生体材料の機能や機構を紹介するとともに、それらに適した機械構成論について講義する。
1. DNA-機械システム
2.タンパク質-機械システム
3.細胞-機械システム
4.組織-機械システム
5.個体-機械システム
4850-1020
神経行動学
神崎 亮平
4850-1025
先端人工知能論I
専攻主任 Deep Learning技術の登場により、人工知能技術が飛躍的に向上し、ありとあらゆる産業と社会のあり方に大きな影響を与えています。これからの社会では、どんな産業でどんな業種に携わるとしても、人工知能技術の影響を受けることになるでしょう。先端人工知能論では、機械学習・ニュールネットワークの基礎から、Deep Learningの核心的技術や最新トピックを学ぶことを目指します。本講義では、「Practice makes perfect」の考えに基き、演習を通じての技術習得を目指します。具体的には、ブラウザ上からGPUを利用したPythonコーディングが可能な開発環境「ilect.net」を利用して学習を進めます。教科書として「深層学習」(機械学習プロフェッショナルシリーズ)を利用しますので受講者は必ず用意して受講に臨んでください。

担当教員(予定): 松尾豊、中山英樹、原田達也、牛久祥孝、中山浩太郎、國吉康夫
注意:内容は変更される場合があります

1. Introduction
Deep Learningとは/人工知能技術の歴史、社会への影響/講義全体像と注意事項/ 全員挨拶

2. Machine Learning 1
Pythonと線形代数,行列・テンソル,数式と実装のブリッジ

3. Machine Learning 2
k-NN, Logistic Regression, Softmax, train/dev/testデータセット,学習プロセス

4. Perceptron + Feed Forward Network, Gradient Descent
Gradient Descent, MLP, Logistic Regression, Softmax

5. Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent, Optimizers
TensorFlow基礎、各種Optimizers、重みの初期化など

6. Autoencoders
Deep Learning、特徴抽出、Autoencoder概要、dA, SdA, Sparse Coding, GPU

7. Convolutional Neural Networks(CNN)
CNN基礎、畳込み、プーリング

8. Convolutional Neural Networks(CNN) 2
画像処理、前処理、Data Augmentation、Batch Normalization、可視化、最新動向

9. RNN Basics
系列データ, RNN

10. RNN and NLP
Embedding, Projection, Word2vec, sequence-to-sequence

11. RNN, NLP, Image Processing
Attention, Image caption

12. Summary and Advanced Topics
Advanced Topics
4850-1026
先端人工知能論II
専攻主任 担当教員:松尾豊,中山浩太郎,中山英樹,原田達也,國吉康夫

Deep Learning技術の登場により,人工知能技術が飛躍的に向上し,ありとあらゆる産業と社会のあり方に大きな影響を与えています.これからの社会では,どんな産業でどんな業種に携わるとしても,人工知能技術の影響を受けることになるでしょう.先端人工知能論では,機械学習・ニュールネットワークの基礎から,Deep Learningの核心的技術や最新トピックを学ぶことを目指します.
高度な画像処理 (Advanced image processing)
大規模データの取扱い (Large-scale data)
強化学習(DQN)(Deep Q-Network)
Webと深層学習 (Web and Deep Learning)
Team開発とプロジェクト (Team project)
4850-1021
知能機械情報学特別講義
下坂 正倫
正宗 賢
笠井 清登
北川 智利
尾藤 誠司
渡辺 克己
4850-1022
※E
知能機械情報学特別講義II
Special Topics in Mechano-Informatics II
専攻主任 The goal of this course is to provide advanced topics in the field of Machine Learning, Artificial Intelligence and Big Data. All lecturers are members of RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP).
2017/4/5 Masashi Sugiyama: Overview of AI Research and Introduction to RIKEN AIP Center
2017/4/19 Mohammad Emtiyaz Khan: Modern Approximate Bayesian Inference
2017/4/26 Kazuki Yoshizoe: Search Algorithms in AI
2017/5/10 Junya Honda: Algorithms for Bandit Problems
2017/5/17 Koji Tsuda: AI Techniques for Discovering Functional Molecules and Materials
2017/5/24 Kohei Hatano: Online Prediction
2017/5/31 Tatsuya Harada: Image and Video Recognition Using Machine Learning
2017/6/7 Ichiro Takeuchi: Statistical Inference for Big Data Era: Introduction to Selective Inference
2017/6/14 Hiroshi Nakagawa: Social Impact of Singularity
2017/6/21 Yoshinobu Kawahara: Machine Learning for Time Series Data
2017/6/28 Kentaro Inui: Frontiers of Natural Language Semantic Processing
2017/7/5 Mihoko Otake: Human Intelligence from Perspective of Dementia and Its Assistance via Artificial Intelligence
2017/7/12 spare
4850-2003
知能機械情報学演習
専攻主任
4850-2004
※E
知能機械情報学特別演習
Exercises in Mechano-Informatics
専攻主任

page top



大学院 情報理工学系研究科 お問い合せ先 東京大学