| 科目番号/Code | 科目名/Subject | 担当教員/Instructor | ターム/Term | 単位/Credit | 曜限/Schedule | 時間/Time | 講義室/Room | 備考/Remark | 重複履修制限/Restriction | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ○ | 4850-1001 | 知能機構論 Mechanisms of Intelligence |
森本 雄矢 | S1S2 | 2 | Tue 2 | 10:25-12:10 | 工学部新２号館 工２３１号講義室 | 情 | |
| 4850-1002 | 知能制御論 Intelligent Control Theory |
深尾 隆則 | S1S2 | 2 | 情 | 4891-1005(IRT) | ||||
| ○ | 4850-1003 | 知能情報論 Intelligent Informatics |
原田 達也 | S1S2 | 2 | Thu 1 | 8:30-10:15 | 工学部旧２号館 工２３３号講義室 | 情 | 4860-1046(創造情報学専攻) |
| 4850-1005 | 知能ソフトウェア論 Intelligent Software System |
椋田 悠介 | A1A2 | 2 | 情 | |||||
| ○ | 4850-1006 | 知能機械構成論 Architecture of Intelligent Machinery |
稲葉 雅幸 岡田 慧 | S1S2 | 2 | Wed 3 | 13:00-14:45 | 工学部新２号館 工２３１号講義室 | 情 | 4860-1016(創造情報学専攻) 4891-1003 |
| ○ | 4850-1007 | ロボティクス Robotics |
山本 江 | S1S2 | 2 | Fri 2 | 10:25-12:10 | 工学部新２号館 工２２３号講義室 | 情 | |
| 4850-1010 | エージェントシステム Agent Systems |
稲葉 雅幸 岡田 慧 | S1S2 | 2 | 情 | 4860-1015(創造情報学専攻) 4891-1001 |
||||
| ○ | 4850-1011 | 生命体システム Life-Form Systems |
高橋 宏知 | S1S2 | 2 | Fri 3 | 13:00-14:45 | 工学部旧２号館 工２３３号講義室 | ||
| ○ | 4850-1014 | 複合現実感システム Mixed Reality |
葛岡 英明 鳴海 拓志 雨宮 智浩 | S1S2 | 2 | Thu 2 | 10:25-12:10 | 工学部新２号館 工２２３号講義室 | 情 | 4860-1011(創造情報学専攻) 4891-1002 |
| ○ | 4850-1015 | 人間機械情報論 Human Machine Informatics |
中嶋 浩平 | A1A2 | 2 | Wed 2 | 10:25-12:10 | 工学部新２号館 工２２２号講義室 | 情 | 4860-1008(創造情報学専攻) |
| 4850-1016 | ヒューマンインタフェース Human Interface |
葛岡 英明 鳴海 拓志 雨宮 智浩 | S1S2 | 2 | 情 | |||||
| 4850-1017 | 脳型情報処理機械論 Brain Information Processing Systems |
國吉 康夫 | A1A2 | 2 | 情 | |||||
| ○ | 4850-1018 | 生体情報論 Biomedical Information Theory |
國吉 康夫 森 武俊 久保田 雅也 | S1S2 | 2 | Thu 4 | 14:55-16:40 | 工学部新２号館 工２２３号講義室 | 情 | FEN-MX5b32L1(工学部) |
| 4850-1024 | 生体機械システム Biohybrid Mechanical Systems |
竹内 昌治 | S1S2 | 2 | 4850-1019 | |||||
| 4850-1020 | 神経行動学 Neuroethology |
専攻主任 | S1S2 | 2 | ||||||
| ○ | 4850-1025 | 先端人工知能論I Frontier Artificial Intelligence I |
専攻主任 | S1S2 | 2 | Tue 4 | 14:55-16:40 | 工学部新２号館 工２１３号講義室 | ||
| ○ | 4850-1026 | 先端人工知能論II Frontier Artificial Intelligence II |
専攻主任 | A1A2 | 2 | Tue 4 | 14:55-16:40 | 工学部新２号館 工２２３号講義室 | ||
| ○ | 4850-1021 | 知能機械情報学特別講義 Special Topics in Mechano-Informatics |
高橋 宏知 唐木 智規 笠井 清登 尾藤 誠司 正宗 賢 下坂 正倫 渡辺 克己 | A1A2 | 2 | Wed 3 | 13:00-14:45 | 工学部旧２号館 工２３３号講義室 | ||
| ○ | 4850-1022 | 知能機械情報学特別講義II Special Topics in Mechano-Informatics II |
専攻主任 | S1S2 | 2 | Wed 4 | 14:55-16:40 | 工学部旧２号館 工２３３号講義室 | ※E 情 | |
| ○ | 4850-2003 | 知能機械情報学演習 Mechano-Informatics Laboratory |
専攻主任 | A1A2 | 2 | Fri 3 | 13:00-14:45 | 工学部新２号館 工２３１号講義室 | 情 | 4850-2004 |
| ○ | 4850-2004 | 知能機械情報学特別演習 Exercises in Mechano-Informatics |
専攻主任 | A1A2 | 2 | Fri 3 | 13:00-14:45 | 工学部新２号館 工２３１号講義室 | ※E | 4850-2003 |
| ○ | 4850-2001 | 知能機械情報学修士輪講I Directed Reading for Master Course in Mechano-Informatics I |
各教員 | 通年 | 2 | 集中 | ||||
| ○ | 4850-2002 | 知能機械情報学修士輪講II Directed Reading for Master Course in Mechano-Informatics II |
各教員 | 通年 | 2 | 集中 | ||||
| ○ | 4850-2005 | 知能機械情報学博士輪講I Directed Reading for Doctoral Course in Mechano-Informatics I |
各教員 | 通年 | 2 | 集中 | ||||
| ○ | 4850-2006 | 知能機械情報学博士輪講II Directed Reading for Doctoral Course in Mechano-Informatics II |
各教員 | 通年 | 2 | 集中 | ||||
| ○ | 4850-3001 | 知能機械情報学修士特別研究I Master's Thesis Research and Preparation in Mechano-Informatics I |
各教員 | 通年 | 6 | 集中 | ||||
| ○ | 4850-3002 | 知能機械情報学修士特別研究II Master's Thesis Research and Preparation in Mechano-Informatics II |
各教員 | 通年 | 6 | 集中 | ||||
| ○ | 4850-3003 | 知能機械情報学博士特別研究I Ph.D.Dissertation Research and Preparation in Mechano-Informatics I |
各教員 | 通年 | 4 | 集中 | ||||
| ○ | 4850-3004 | 知能機械情報学博士特別研究II Ph.D.Dissertation Research and Preparation in Mechano-Informatics II |
各教員 | 通年 | 4 | 集中 | ||||
| ○ | 4850-3005 | 知能機械情報学博士特別研究III Ph.D.Dissertation Research and Preparation in Mechano-Informatics III |
各教員 | 通年 | 4 | 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)
4850-1018「生体情報論」とFEN-MX5b32L1(工学部)
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
| 授業科目 | 担当教員 | 講義内容 |
|---|---|---|
| 4850-1001 知能機構論 Mechanisms of Intelligence |
森本 雄矢 | マイクロ・ナノ機構、生物機構、バイオハイブリッド機構についてセンサやアクチュエータ、リアクタという視点で作製方法からその応用まで紹介する。本授業を通じて、マイクロ・ナノ世界の機構およびバイオハイブリッド機構について系統的に学ぶことを目的とする (1)マイクロアクチュエータ: 静電アクチュエータなどのマイクロアクチュエータについて学ぶ (2)マイクロセンサ :力センサなどのマイクロセンサについて学ぶ (3)マイクロ流路 :液体のセンシング・アクチュエーションに使えるマイクロ流路について学ぶ (4)細胞評価システム :細胞の特性評価・細胞操作に使えるマイクロシステムについて学ぶ (5)マイクロ組織構築技術 :加工されたハイドロゲルを基板としたビーズ状、ファイバ状、シート状のマイクロ組織構築法を学ぶ (6)大型組織構築技術 :マイクロ組織を基にしたモジュールアセンブリやバイオプリンティングを学ぶ (7)バイオハイブリッドアクチュエータ:構築された骨格筋や心筋の収縮特性や応用可能性について学ぶ (8)バイオハイブリッドセンサ:構築された感覚系組織の特性や応用可能性について学ぶ (9)生体模倣システム :培養組織を用いた生体模倣システムを紹介し、創薬や病態解析への応用例について学ぶ ⑩再生医療・インプランタブルデバイス:再生医療・インプランタブルデバイスへの応用方法および効能について学ぶ |
| 4850-1003 知能情報論 Intelligent Informatics |
原田 達也 | 知能の根元には情報を介した主体と環境とのインタラクションがあり,人間を含めた実環境からの情報をいかに要約し利用するかが知能システム構築のカギとなる.ここでは,その基礎理論,知能システムの原理や仕組み,さらに具体的な応用について論じる. / An interaction between agent and environment via information is a base of intelligence. Therefore how to summarize and utilize information from the real environment is a key element in building intelligent systems. This class will introduce you to a basic theory of intelligent information processing and give you experience creating an object recognition system from images. /ScheduleTentative schedule 4/7イントロダクション(原田 達也,東大) 4/14画像認識とは(原田 達也,東大) 4/21画像認識のショートヒストリ(原田 達也,東大) 4/28深層学習の基礎(原田 達也,東大) 5/12さまざまな画像認識タスクと手法(原田 達也,東大) 5/19生成モデル,GAN(金子 卓弘,NTT) 5/26統計的画像認識(原田 達也,東大) 6/9自然言語とマルチモーダル学習(森 友亮,スクウェア・エニックスAI&AA) 6/16強化学習とロボティクス(長 隆之,九工大) 6/23分散計算と学習(日高 雅俊,EIS) 6/30ジオメトリ・モーションの推定(Yang Li,東大) 7/7機械学習の医療応用(黒瀬 優介,東大) 7/14センシングへの応用(髙畑 智之,東大) |
| 4850-1006 知能機械構成論 Architecture of Intelligent Machinery |
稲葉 雅幸 岡田 慧 | 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 ロボティクス Robotics |
山本 江 | 機械系2学科の3、4年生向け講義「ロボティクスI, II」ではロボットの運動学、動力学の基礎的内容を学ぶのに対し、本講義ではそれらの背景にある、より発展的な数理やヒューマノイドロボット、ソフトロボットへの拡張を学ぶとともに、最新の研究例を紹介する。 第一回の講義において説明する。 |
| 4850-1011 生命体システム Life-Form Systems |
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. イントロダクション:脳をリバースエンジニアリングする 小脳と誤差学習 海馬・大脳皮質とベッブ学習 大脳基底核と強化学習 意志決定 情動と感情 ミラーニューロンシステム 意識システム |
| 4850-1014 複合現実感システム Mixed Reality |
葛岡 英明 鳴海 拓志 雨宮 智浩 | 本講義では,バーチャルリアリティ(Virtual Reality)や拡張現実感(Augmented Reality)を含む複合現実感(Mixed Reality)を実現するメディア技術の体系について講義をおこなう. 授業スケジュールや資料等は授業ホームページを参照のこと. https://www.cyber.t.u-tokyo.ac.jp/~narumi/class/MRS/ |
| 4850-1015 人間機械情報論 Human Machine Informatics |
中嶋 浩平 | 人間のような知性を持つ自律システムはどうすれば構成することができるのであろうか?この問いに対し、本講義では、脳・身体・環境を結合した非線形動力学の視点からアプローチする。身体性認知科学の知見をベースに置きつつ、物理リザバー計算、ソフトロボティクス、カオス力学系、そしてニューロモーフィックデバイスにおける最先端の技術を紹介しつつ、知能システムの構成論を展開する。 第1回目にガイダンスを行う。後半の講義数回は、オムニバス講義となる。 |
| 4850-1018 生体情報論 Biomedical Information Theory |
國吉 康夫 森 武俊 久保田 雅也 | 医療・介護・ケアと工学・情報科学の越境・融合領域に関して,医学・看護学的視点を含め臨床におけるニーズと技術シーズの関係を検討します. 2022年度 生体情報論 ○4/ 7「イントロダクション」 森 武俊(東大次世代知能科学研究センター,知能機械情報学専攻) 参考図書: 柏野聡彦著.無理なく円滑な医療機器産業への参入のかたち じほう □4/14 休講 ○4/21 「医学・看護学と工学・情報科学のコラボレーション」 森 武俊(東大次世代知能科学研究センター,知能機械情報学専攻) 参考図書: 真田弘美,森武俊著.看護理工学.東大出版会. ○4/28 「小児神経学概論」 久保田雅也(島田療育センター小児科、国立成育医療研究センター神経内科) 工学的な介入が期待される:biomarkerの「計測」、「生活支援」、「病態解析」 □5/ 5 休講 ○5/12「キュアからケアへの転換 ベッド/マットレス/クッションと臥床・睡眠・褥瘡」 森 武俊(東大次世代知能科学研究センター,知能機械情報学専攻) 参考文献: テーラーメイド支援を実現するロボティックマットレス. 保健の科学, 59(8):524--529, 2017. ○5/19 「リハビリ・看護と計測工学 糖尿病・糖尿病合併症と歩容解析」 森 武俊(東大次世代知能科学研究センター,知能機械情報学専攻) 参考文献: 工学技術による歩行測定 -歩容計測と足底力負荷計測-. 日本フットケア学会雑誌, 14(1):1--10, 2016.. ○5/26 「不随意運動からヒトの随意運動の機構を考える」 久保田雅也(島田療育センター小児科、国立成育医療研究センター神経内科) 参考図書: 久保田雅也他 動画でわかる小児神経の診かた 羊土社 2020 □6/ 2 休講 ○6/ 9 「看護・ケアと画像処理 超音波エコー,サーモグラフィ,創傷デジタル画像」 森 武俊(東大次世代知能科学研究センター,知能機械情報学専攻) 参考図書: 真田弘美,森武俊著.看護理工学.東大出版会. ○6/16「みまもり工学 高齢者の軽度認知機能低下,見守りモニタ,ナースコール」 森 武俊(東大次世代知能科学研究センター,知能機械情報学専攻) 参考文献: 宅内見守りセンサによる高齢者フレイル検知の試み. 看護理工学会誌, 4(1):2--14, 2017. ○6/23 「発作性疾患からヒトの脳の正常・異常・病的状態を考える」 久保田雅也(島田療育センター小児科、国立成育医療研究センター神経内科) 参考図書: 久保田雅也監修 小児科学レクチャー 3ー6 徹底解説! 小児のてんかん、総合医学社 2013. ○6/30 「乳児のこころと身体の発達」 久保田雅也(島田療育センター小児科、国立成育医療研究センター神経内科) 参考文献:久保田雅也 乳幼児発達の意味するもの─成育母子コホートに おける観察研究から─ 日本児童青年精神医学会誌 2019; 60; 415-423. ○7/ 7 「発達障害とは何か」 久保田雅也(島田療育センター小児科、国立成育医療研究センター神経内科) 参考文献:久保田 雅也,木村 育美 MEGとアイトラッキングによる アスペルガー症候群の顔認知解析 臨床神経生理学 2018; 46: 124-131. ○7/14 「医工連携・看工連携のこれから」 森 武俊(東大次世代知能科学研究センター,知能機械情報学専攻) 参考文献: 工学研究者の関わりにより実現される看護工学研究. 日本生活支援工学会誌, 16(2):15--22, 2016. □7/21 予備日 |
| 4850-1025 先端人工知能論I Frontier Artificial Intelligence I |
専攻主任 | 人工知能分野において、現在、Deep learning技術の習得は必須項目である。先端人工知能論では、Deep learning技術を理解するのに必要な数理、手法ならびに基礎的応用を系統的に取り上げ、分野における最新トピックまでを概観する。講義は、現在、Deep learningの手法や応用の研究で世界的に活躍している研究者複数で担当する。また、ブラウザ上からGPUを利用したpythonコーディングが可能なオンラインシステムにより、演習を通じての技術習得を目指す。 第1回 Introduction: 概論(人工知能、深層学習、応用と社会へのインパクト)、講義概要説明と注意事項 第2回 機械学習基礎 第3回 Pythonと科学計算 第4回 CNN 1:畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の基礎 第5回 Hands-on 1: numpyによる機械学習手法の実装 第6回 CNN 2:深層CNNの要素技術、画像特有の前処理・データ拡張 第7回 CNN 3:学習済みネットワークの再利用、物体検出、セグメンテーション 第8回 Hands-on 2:CNNの実装 第9回 生成モデル1 第10回 生成モデル2 第11回 生成モデル3 第12回 生成モデル Hands-on 第13回 特別講演1 |
| 4850-1026 先端人工知能論II Frontier Artificial Intelligence II |
専攻主任 | 人工知能分野において、現在、Deep learning技術の習得は必須項目である。先端人工知能論では、Deep learning技術を理解するのに必要な数理、手法ならびに基礎的応用を系統的に取り上げ、分野における最新トピックまでを概観する。講義は、現在、Deep learningの手法や応用の研究で世界的に活躍している研究者複数で担当する。また、ブラウザ上からGPUを利用したpythonコーディングが可能なオンラインシステムにより、演習を通じての技術習得を目指す。 第1回 イントロダクション 第2回 NLP 第3回 NLP 第4回 プロジェクト説明,リザバーコンピューティング 第5回 NLP 第6回 NLPハンズオン 第7回 強化学習 第8回 強化学習 第9回 強化学習 第10回 強化学習応用 第11回 特別講演 第12回 プロジェクト最終発表会,認定書授与 |
| 4850-1021 知能機械情報学特別講義 Special Topics in Mechano-Informatics |
高橋 宏知 唐木 智規 笠井 清登 尾藤 誠司 正宗 賢 下坂 正倫 渡辺 克己 | 知能機械情報学特別講義では,知能機械情報学の展開として人と密接に関わる科学や技術というテーマを掲げ,6名の講師の先生をお招きし講義いただく.特に最近では,ICT/IRT技術は,治療・診断に資する直接的な医工連携だけでなく,超高齢化社会,人間のこころの問題など,我々の生活や社会に密接に関わる諸課題の解決手段として期待されている.そこで本講義は,様々な側面から見たICT/IRT技術に対する期待・展開,逆に技術的な側面からの様々な分野へのアプローチなど,先端事例に触れながら,現状と問題点や将来を考える機会としたい.自分の研究テーマとは関係ない分野と思う学生も多いだろうが,多角的な視点を持つためにも,履修を強くすすめる. 6名の外部講師によるオムニバス形式の講義を実施する. |
| 4850-1022 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). 4/6 Masashi Sugiyama, Overview of AI Research and Introduction of RIKEN-AIP 4/13 Lin Gu, Applying AI in Medical Research 4/20 Jingfeng Zhang, Trustworthy Machine Learning 4/27 Shuhei Kurita, Natural Language Processing and Applications 5/11 Yasuo Tabei, Succinct Data Structure for Scalable Knowledge Discoveries 5/18 Qibin Zhao, Tensor Factorization and Tensor Networks for Machine Learning 5/25 Qibin Zhao, Interpretable and Adversarial Machine Learning 6/8 Tatsuya Harada, Understanding Visual Information Using Machine Learning 6/15 Tomasz Rutkowski, AI and human brain: Brain-computer Interface (BCI) Applications 6/22 Tomasz Rutkowski, AI for Time-series: Healthcare, Multimedia, and VR/AR Applications 6/29 Ha Quang Minh, Geometrical Methods in Machine Learning and Applications I 7/6 Ha Quang Minh, Geometrical Methods in Machine Learning and Applications II 7/13 Stefano Kalonaris, Deep Learning for Music Applications |
| 4850-2003 知能機械情報学演習 Mechano-Informatics Laboratory |
専攻主任 | 本演習の目的は、知能機械情報学の先端的な研究を俯瞰するとともに、英語での研究発表の技術を磨くことである。各学生は割り当てられた週に英語で発表をする。知能機械の学生は英語で研究室見学対応をする。知能機械の所属でない学生は英語で自分の所属する研究室の紹介を行う。発表・見学の内容は事前に各自の指導教員の確認を受けること。 10/7にオンライン講義のガイダンスを行う. 10/14は各研究室でラボツアーの準備をすすめるため休講とし, 10/21よりラボツアーを開始する. 1. 各研究室で各自の発表の準備 2. 知能機械情報学専攻の学生によるラボツアー 3. 知能機械情報学専攻以外の所属の学生による研究室紹介 |
| 4850-2004 知能機械情報学特別演習 Exercises in Mechano-Informatics |
専攻主任 | The purpose of this exercises is to look down upon the cutting-edge research in Mechano-Informatics, and to improve your skill of research presentation in English. Each student must give a presentation in English at the assigned time. Students who belong to labs of Dept. Mechano-Informatics will attend lab tours. Other students will make presentations to introduce their lab. The contents of the presentation and tour must be checked by your supervisor. 1. Preparing for presentations in your lab. 2. Lab tours by students of Mechano-Informatics. 3. Lab introduction by students of departments other than Mechano-Informatics. |
Copyright © 2019 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
