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総理工情報科学セミナー

数理・データ科学・AIを専門分野に活用するデータ駆動型の研究方法やその社会実装が注 目されています。我々の研究に関連するデータ解析においても、様々な新規手法およびそ れを支える技術が開発され、これまで取り扱えなかった膨大な多次元データを解析できる ようになりました。どのようなデータ処理をしているのか、データ解析に関する知識を共 有し、最新の情報科学の知識を深め、アイデアを得る機会となる場が“総理工情報科学セ ミナー”です。数理・データ科学・AIの最先端研究を知り、異分野交流の機会になればと 考えております。

日時 内容
第4回 (2021/5) T.B.D. 講師:   T.B.D.
講演タイトル:T.B.D.
概要:   T.B.D.
第3回 (2021/4/26) 講師:  赤嶺大志 先生
所属:  九州大学大学院総合理工学研究院
講演タイトル:電子顕微鏡におけるデータ解析 ~結晶方位解析とその応用
概要:   
電子顕微鏡技術はデータのデジタル化のみならずハードウェアのデジタル制御が 進展し,ビッグデータ取得による多様な解析が可能となっている.材料の結晶方位 情報は電子線の回折パターンを結晶構造から予測される理論パターンと比較するこ とにより得られるが,その解析と自動化は必ずしも容易ではなく,信頼性のある結 晶方位解析のために様々な工夫が行われている.また,得られた結晶方位分布は入 力データとして様々な結晶学的解析へ展開され,階層的なデータ処理が行われてい る.
第2回 (2021/3/4) 講師: 鄭 萬溶 先生
所属: 沼津工業高等専門学校 電子制御工学科
講演タイトル:機械学習とエッジコンピューティングによるIoTデバイスの開発
概要:   
機械学習とエッジコンピューティングによるIoTデバイスの開発を通じて様々な社 会問題の解決に挑んでいます。Raspberry PiやJetson nanoなどのシングルボードコ ンピュータを用いて、広く活用できるIoTデバイスのための技術的基盤を確立してい ます。  
主な関心分野は、CNNによるコンピュータビジョン、RNNやLSTMによる時系列信号 の学習とそれに基づいた異常診断、交通問題解決、話者認識などの研究を行ってい ます。また、データサイエンス教育の拡大を念頭におきながら、課題研究「人工知 能」を開設し、機械学習について学びながら高専DCON(ディープラーニングコンテ スト)への参加を意識させ、自ら問題を発見し、AI技術を駆使してその問題を解決 していくPBL型の教育を展開しています。
第1回 (2020/12/23) 講師: 森野 佳生 先生
所属: 九州大学大学院総合理工学研究院
講演タイトル: 情報科学と非線形動力学
概要:
今回の発表では,発表者がこれまでに行ってきた情報科学に関する基礎研究・応 用研究について幾つかの例を紹介する.基礎研究については,情報科学と非線形動 力学とが関連する分野であるリザバーコンピューティングなどについて紹介する予 定である.応用研究については前立腺癌のバイオマーカーである前立腺特異抗原の 時系列などを短時間時系列から予測する手法,及び緑内障進行早期予測に関する複 数の機械学習手法について紹介する.

九州大学 工学部 融合基礎工学科

“工学系分野の融合”ד情報科学”を基軸とし、広い視野と実践的な行動力をもったAI時代のリーダーを創出


キャンパスアジア EEST

エネルギー環境理工学グローバル人材育成のための大学院協働教育プログラム


EVERGREEN

Joint Journal of Novel Carbon Resource Sciences and Green Asia Strategy


IEICES

Annual International Exchange and Innovation Conference on Engineering & Sciences