人工知能（AI）や計算機科学の教育・研究活動の紹介
- 機械学習•ソフトコンピューティング関連の研究
修士1年の佐藤達彦君（山村・Fazekas研究室）が実験を担当したAI関連の研究が国際学会に受理されました。タイトル：Segmentation of Coring Images Using Fully Convolutional Neural Networks
発表者：Szilárd Zsolt Fazekas講師
＊本研究は国際資源学部との共同研究で、海底の地層断面の画像データによる資源探査への機械学習の応用に関するものです。畳み込みニューラルネットワークを利用した画像処理の研究です。
 Original image of a core (top) and the manually edited one, masking the ruler and secondary color artifacts with the alpha channel (bottom) |
 The Fully Convolutional Neural Network (FCN) used for segmentation (from [Long, Shelhamer, Darrell, 2014]) |
 Intersection-over-Union (IoU) is used to compare the performance of the neural net to the manual editing |
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 Otsu’s binary thresholding method for turning gray scale images into black-and-white ones |
Images of the original core
manually edited
prediction of the FCN
- AI関連の啓蒙活動を通じた社会貢献
河上肇教授が人工知能に関するトピックスで教員免許状講習を実施しました。開催日：平成29年9月16日（土）
講習概要：近年、人工知能と呼ばれるモノがいろいろな分野に進出しているが、その多くの基本構造は高校から大学初年次の数学を用いて記述することが出来る。本講義ではこれを平易に解説したい。若い世代ほどその将来を人工知能と呼ばれるモノに左右される可能性が高いであろう。そのような世代が通う学校の先生方の教育指導の一助となればと考えている。 - シミュレーション•データサイエンス関連のアクティブラーニング授業「数理科学実験」
実験・実習を通じて、数理科学分野の研究において必要とされる基本的なシミュレーション、CG技術（視覚化、グラフ作成）、数値計算とデータ解析、文書作成ツールを習得します。また、習得した知識と技能を活用するための試行錯誤や学習した内容のプレゼンテーションを通じて、主体的な学習や他者との共同作業に必要となる基本姿勢を身につけます.