「人を知る」人工知能について
京都大学の多角的かつ融合的な研究成果を含めた最先端基盤技術と基礎理論を知る
人工知能は人の生活を豊かにするためにあるべきものです。そのためには、人の意図を理解し、状態を推し量り、個人に合わせ、状況を見据えた判断をおこなう高次計算機情報処理、すなわち「人を知ることによってできる」人工知能が必須となります。人工知能技術はまた、人の考えや行動の発現の裏にある複雑な情報処理機構を解明するための、「人を知るため」の合わせ鏡ともなります。人工知能技術を用いてより人を良く知り、人をより知ることによってより良い人工知能技術を生み出すことができます。
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻では、このような「人を知る」人工知能の実現を目指し、各専門の研究者が切磋琢磨し、多角的かつ融合的な研究を進めています。これらの研究成果も含めた最先端の基盤技術と基礎理論をより広く知っていただくことにより、「人を知る」人工知能を活用した未来社会の産学の垣根を超えた創生に向けたつながりの場となることを期待しています。
京都大学の多角的かつ融合的な研究成果を含めた最先端基盤技術と基礎理論を知る
人工知能は人の生活を豊かにするためにあるべきものです。そのためには、人の意図を理解し、状態を推し量り、個人に合わせ、状況を見据えた判断をおこなう高次計算機情報処理、すなわち「人を知ることによってできる」人工知能が必須となります。人工知能技術はまた、人の考えや行動の発現の裏にある複雑な情報処理機構を解明するための、「人を知るため」の合わせ鏡ともなります。人工知能技術を用いてより人を良く知り、人をより知ることによってより良い人工知能技術を生み出すことができます。
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻では、このような「人を知る」人工知能の実現を目指し、各専門の研究者が切磋琢磨し、多角的かつ融合的な研究を進めています。これらの研究成果も含めた最先端の基盤技術と基礎理論をより広く知っていただくことにより、「人を知る」人工知能を活用した未来社会の産学の垣根を超えた創生に向けたつながりの場となることを期待しています。
講座で得られること
本講座は、京都大学の叡智を結集し、最新研究動向を含めた知見を惜しみなく提供する真のAI人材育成プログラムです。
基礎から先端までの網羅的な講義により、技術の裏側にある理論や背景を理解した上で演習を行います。これにより、該当分野における知識レベルを一気に引き上げるだけでなく、分野全体を俯瞰する能力を身につけることができます。
受講者自身もしくは自社の該当分野における立ち位置を把握し、今後何に取り組むべきかが見えてくることで、目の前の問題解決にとどまらず、企業課題解決に多角的なアプローチをする視点と技術力を身につけることを本講座のゴールとしています。
本講座は、京都大学の叡智を結集し、最新研究動向を含めた知見を惜しみなく提供する真のAI人材育成プログラムです。
基礎から先端までの網羅的な講義により、技術の裏側にある理論や背景を理解した上で演習を行います。これにより、該当分野における知識レベルを一気に引き上げるだけでなく、分野全体を俯瞰する能力を身につけることができます。
受講者自身もしくは自社の該当分野における立ち位置を把握し、今後何に取り組むべきかが見えてくることで、目の前の問題解決にとどまらず、企業課題解決に多角的なアプローチをする視点と技術力を身につけることを本講座のゴールとしています。
充実の講師陣
京都大学大学院 情報学研究科知能情報学専攻 教授西野 恒（にしの こう）
1997年東京大学工学部電子情報工学科卒、1999年東京大学工学系研究科電子情報工学専攻修士課程修了、2002年東京大学理学系研究科情報科学専攻博士課程修了。博士（理学）。2002年から2005年まで、コロンビア大学コンピュータサイエンス科Postdoctoral ResearchScientist。2005年から2011年までドレクセル大学Assistant Professor、2011年から2016年まで同大Associate Professor、2016年から2018年まで同大FullProfessor。その間、2013年カーネギーメロン大学Visiting Associate Professor、2012年から2018年まで大阪大学産業科学研究所客員教授。2015年より国立情報学研究所客員教授。2008年NSF CAREER Award受賞。IEEEシニア会員、ACM会員。
京都大学大学院 情報学研究科知能情報学専攻 教授河原 達也（かわはら たつや）
1989年京都大学大学院工学研究科修士課程修了。博士（工学）。同大学工学部助手・助教授を経て、2003年から京都大学大学学術情報メディアセンター／情報学研究科教授。現在に至る。音声言語処理，特に音声認識及び対話システムに関する研究に従事。主著に、「音声認識システム」「音声対話システム」（いずれもオーム社）。
IEEE Fellow、APSIPA次期会長、ISCA理事、日本学術会議連携会員。
IEEE Fellow、APSIPA次期会長、ISCA理事、日本学術会議連携会員。
京都大学大学院 情報学研究科知能情報学専攻 教授黒橋 禎夫（くろはし さだお）
1994年京都大学大学院工学研究科電気工学第二専攻博士課程修了。博士（工学）。京都大学工学部、同大学大学院情報学研究科、東京大学大学院情報理工学系研究科を経て、2006年より現職。1994年4月より1年間Pennsylvania大学客員研究員。
自然言語処理、知識情報処理の研究に従事。自然言語処理に関する大型プロジェクトを研究代表として推進するとともに、2016年よりJSTさきがけ「新しい社会システムデザインに向けた情報基盤技術の創出」の研究総括を務める。言語処理学会10周年記念論文賞、同20周年記念論文賞、第9回ドコモ・モバイル・サイエンス賞（先端技術部門優秀賞）、文部科学大臣表彰科学技術賞等を受賞。日本学術会議連携会員（2014～）。
自然言語処理、知識情報処理の研究に従事。自然言語処理に関する大型プロジェクトを研究代表として推進するとともに、2016年よりJSTさきがけ「新しい社会システムデザインに向けた情報基盤技術の創出」の研究総括を務める。言語処理学会10周年記念論文賞、同20周年記念論文賞、第9回ドコモ・モバイル・サイエンス賞（先端技術部門優秀賞）、文部科学大臣表彰科学技術賞等を受賞。日本学術会議連携会員（2014～）。
京都大学大学院 情報学研究科知能情報学専攻 教授鹿島 久嗣（かしま ひさし）
1999年京都大学修士課程を修了ののち、日本アイ・ビー・エム株式会社に入社。業務の傍ら、2007年に同大学博士課程を修了し、博士（情報学）の学位を取得。2009年より東京大学准教授を経て、2014年より京都大学教授。人工知能やその基礎技術である機械学習の研究開発とその実社会応用に従事。日本学術振興会賞（2019）等の受賞多数。
京都大学大学院 情報学研究科知能情報学専攻 教授山本 章博（やまもと あきひろ）
1985年京都大学理学部卒業。1990年九州大学大学院総合理工学研究科博士課程修了。理学博士。2003年より現職。専門は知能情報学の基礎理論、特に数理論理学を利用した機械学習理論の研究を行ってきた。近年は離散数学の機械学習への応用を中心に研究を行っている。人工知能学会、情報処理学会、日本ソフトウェア学会各会員。
京都大学大学院 情報学研究科知能情報学専攻 教授熊田 孝恒（くまだ たかつね）
筑波大学大学院博士課程心理学研究科修了。博士（教育学）。産業技術総合研究所グループリーダーなどを経て2013年より現職。理化学研究所、脳科学総合研究センター、連携ユニットリーダーを兼務。専門は認知神経心理学、脳機能計測学、応用認知心理学。
著書は『商品開発のための心理学』（編著，勁草書房）など。
著書は『商品開発のための心理学』（編著，勁草書房）など。
京都大学大学院 情報学研究科 知能情報学専攻 教授西田 眞也（にしだ しんや）
1990年京都大学文学研究科（心理学専攻）博士後期課程研究指導認定退学。ATR視聴覚機構研究所を経て、1992年に日本電信電話株式会社（NTT）入社。基礎研究所およびコミュニケーション科学基礎研究所にて人間の感覚情報処理の基礎研究と応用技術開発に従事。2019年から現職。NTT在職中に、京都大学文学研究科より博士（文学）の学位を取得（1996）、東京工業大学連携教授（2006-2012）などを兼務。日本学術振興会賞（2006年）、科学技術分野の文部科学大臣表彰・科学技術賞（2015）等を受賞。日本視覚学会会長（2014-2018）、新学術領域研究「多元質感知」領域代表（2015-2020）、日本学術会議会員（2017-2023）。
京都大学大学院 情報学研究科知能情報学専攻 教授神谷 之康（かみたに ゆきやす）
奈良県生まれ。東京大学教養学部卒業。カリフォルニア工科大学でPh.D.取得後、ハーバード大学、プリンストン大学、ATR脳情報研究所を経て、2015年から現職。機械学習を用いて脳信号を解読する「ブレイン・デコーディング」法を開発し、ヒトの脳活動パターンから視覚イメージや夢を解読することに成功した。SCIENTIFIC AMERICAN誌「科学技術に貢献した50人」（2005）、塚原仲晃賞（2013年）、日本学術振興会賞（2014年）、大阪科学賞（2015）等を受賞。2018年、ATRフェローの称号を授与される。サーペンタイン・ギャラリー（ロンドン）でのピエール・ユイグの展示“UUmwelt”（2018年）のための映像を提供するなど、アーティストとのコラボレーションも進めている。
