(修士課程)を2020年4月に開設します。機械学習を中心に人工知能やデータサイエンス分野、ディープラーニングを本格的に学習し、先端的研究に携わります。そのため、機械学習・データサイエンスを修得する上で重要な基礎科目(情報科学など)を重点的に学びます。「先端科学技術の倫理」といったAIを社会実装する上で重要な科目群が配置されており、基礎研究から社会実装までバランス良く学ぶことができます。本研究科が目指すのは、広い視野とAIと社会をつなぐ力によって、さまざまな社会課題の解決のために貢献できる人材。物理学や生命科学といった自然科学だけでなく、社会学や経済学などの社会科学の専門知識と人工知能によるデータ解析等の技術を併せ持ち、領域横断的なデータ解析を展開できるなど、分野を横断して活躍できる力を幅広い学びの中で育成していきます。産学連携による「実装」プログラムの充実AI技術と社会をつなぐ人材の育成のために、研究と教育、社会実装の三位一体となった環境を用意。社会実装では、企業でのAIプロジェクトの最前線で活躍している教員から最先端AIプロジェクトの実習指導を受けることができ、提携企業との共同研究の中で学びを発展させ、社会に生かす実践的な力を身に付けていくことが可能です。学生、そしてさまざまな専門性を持つ社会人学生たちが、相互に刺激を与えながら異分野間のシナジー効果を引き出せる環境です。)に十分な配慮が求められます。研究、特に宇宙線の起源の解明や中性子星・ブラックホールが駆動する相対論的アウトフローの研究を行う。博士(理学)の学位を取得。主要研究テーマ:ベイズ的データマイニング教員紹介トピックモデルというベイズ的な確率モデルを使って、膨大なテキストデータに埋もれている多様な話題を見つけ出す研究をしている。センサーデータなどテキスト以外のデータについても、それらに合った確率モデルを考えて、特徴的な変化や規則的なパターンを見つけ出す研究もしている。博士(情報理工学:東京大学),修士(学術:東京大学)。修士(理学:東京大学)。.TOEIC930点。ICTが人間の社会や人間性そのものに及ぼす影響について考察する。既存事例のケーススタディと、まだ発生していないが理論的には起こる可能性がある事案の予測を行う。将来の状況をよりよいものにするための提案を行う。エージェント・行為概念の論理的挙動を演繹的に記述するプロジェクトを中心に、演繹的推論と帰納的推論の融合に取り組んでいる。教員紹介デジタルゲームにおける人工知能を研究している。エージェントモデル、意思決定、ゲーム全体をコントロールするメタAI、ビヘイビア・戦略の学習などである。心身を持つフルセットの人工知能開発には、それを支える強固な哲学的足場が必要であり西洋、東洋哲学と人工知能の関わりを開拓している。リードAIリサーチャー。ためのゲームで考える人工知能」(ほか多数)。データや、実際の神経細胞ネットワークの活動データなどの、深層学習を用いた応用研究を行っている。どちらも単純なパターンとしては捉えきれない複雑な情報を含んでおり、深層学習などの先端的な機械学習が分析に威力を発揮する。数理創造プログラム上級研究員。これならわかる深層学習入門』。2015年度に素粒子メダル奨励賞。主要研究テーマ:高次元ニューラルネットワーク教員紹介これまで実数領域で考えられてきた通常のニューラルネットワークを複素数や四元数といった高次元の代数に拡張したニューラルネットワークの研究をしている。実ニューラルネットワークには備わっていない興味深い特性や新たなモデルの創出を探っている。