大学公開講座のセカンドアカデミー

「人を知る」人工知能について
ー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ー

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。

講座の特徴
この講座では、京都大学情報学研究科知能情報学専攻の教員による最先端の研究成果も含めた座学と実践的演習を通し、「人を知る」人工知能研究のテーマに基づいた多面的かつ広い視野を持った人工知能の基盤技術の習得を目指します。 具体的には、画像・音声・言語などにおけるメディア情報処理、数理論理学や統計的機械学習における理論基盤、そして脳活動やコミュニケーションの認知科学・心理情報学的解析技術を学びます。専攻教員との講義や演習を通し、 受講生には各研究分野に裏打ちされたスキルを身に着け、最先端の人工知能技術を自社での問題に当てはめたり、新たな切り口を得る機会としていただくことを目的としています。

認知システム
Session 4 知能計算［山本 章博教授　研究室］
12月19日（木） ／ 12月20日（金） ／ 12月26日（木） ／ 12月27日（金）
前半では離散データに対するデータマイニングに関して、特にデータ構造の素性に注目し、数理的背景と基本的なアルゴリズムを理解します。後半では最適化問題を解くための代表的手法である汎用ソルバ（SAT ソルバ、 MIP ソルバ）を利用した問題解決法の習得を目指します。

前提知識：Python 等のオブジェクト指向言語でのプログラミング経験、大学初等の離散数学（集合論、ブール代数、グラフ理論）の知識

12月19日（木）
9:30～ 講義 アイテム集合マイニング　データマイニングの初歩バスケット・データアイテム集合，列挙
11:00～ 講義 形式概念解析と閉アイテム集合　形式概念解析, 閉集合閉アイテム集合高速列挙アルゴリズム
12:30～ 休　憩
13:30～ 演習 データの準備　素データのバスケット・データへの変換
15:00～ 演習 アイテム集合マイニング　素朴なアルゴリズム，LCMアルゴリズム
18:00～ 懇親会

12月20日（金）
9:30～ 講義 距離を用いたクラスタリング　データ間の距離，クラスタリング，k-means
11:00～ 講義 文字列間の距離と動的計画法　編集距離，動的計画法，LCS
12:30～ 休　憩
13:30～ 講義 木構造データ間の距離　Thaiマッピング，ボトムアップ距離，トップダウン距離
15:00～ 演習 データの準備　素データの木構造データへの変換
16:00～ 演習 文字列・木構造データのクラスタリング　文字列のクラスタリング、木構造データ間の距離によるクラスタリング

12月26日（木）
9:30～ 講義 充足可能性問題（SAT）の基礎　SATの歴史，基礎，ブール代数
11:00～ 講義 SATソルバと定式化　CNF変換，SAT定式化方法
12:30～ 休　憩
13:30～ 演習 SATを用いた問題解決　Python + Minisatを用いた組合せ最適化問題やパズルを解くためのアルゴリズムを実装する

12月27日（金）
9:30～ 講義 混合整数計画法(MIP)の基礎　線形/整数計画法
11:00～ 講義 MIPソルバと定式化　線形/整数計画法定式化入門
12:30～ 休　憩
13:30～ 演習 MIPを用いた問題解決　Python + MIPソルバを用いた組合せ最適化問題やパズルを解くためのアルゴリズムを実装する
18:00～ 懇親会

定　員：30名程度
対　象：人工知能を活用した課題解決に取り組んでいる・取り組みたい技術者
必要なもの： 受講生は無線LAN 接続可能な自分のPC と電源アダプタをご用意ください。演習環境はこちらで準備いたします
主　催：京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻、京大オリジナル株式会社
協　賛： 日本マイクロソフト株式会社

問合せ先 京大オリジナル株式会社　研修・講習事業部（担当：川村・山口）
電話：075-753-7778
mail：kensyu@kyodai-original.co.jp

開講の中止・中止
・締切日前であっても定員になり次第、お申し込みの受付けを締め切ります。
・受講者が一定数に達しない場合など、やむを得ず講座の開講を中止することがあります。その場合、お支払い済みの受講料はお返しいたします。
・講師の急病や事故、交通機関のストライキ、台風、大雪などによる著しい荒天、天災地変などのため、やむを得ず休講、または講座内容の一部を変更することがあります。講座内容を変更の上実施した場合、受講料の返金はいたしません。
・講師の病気など、事情により他の講師が代講することがあります。この場合、受講料の返金はいたしません。
・事前に判明した休講および補講の連絡は、受講生に直接、または講義にてご連絡します。突然の著しい荒天、天変地異、事故などによって、休講および補講が当日判明した場合は、メールにて直接お知らせします。
・急な休講で連絡がとれないためにおいでいただいた場合など、いかなる事由でも会場までの交通費、宿泊費などの受講料以外に関する損害は補償いたしません。

キャンセルについて
・受講キャンセルの場合、下記規定に基づきキャンセル料を頂戴いたします。
（ １）開講日の 21 日前から 8 日前まで 受講料の 30％
（ ２）開講日の７日前から４日前まで 受講料の 50％
（ ３）開講日の 3 日前から当日まで 受講料の 100%
ただし、お申込日を含む8日間以内にキャンセルのご連絡をいただいた場合は、開講日前日までのご連絡であれば、開講までの日数にかかわらず、キャンセル料は発生いたしません。
・受講者が一定数に達しない場合など、やむを得ず講座の開講を中止することがあります。
　その場合、お支払い済みの受講料はお返しいたします。
（その他、規定についてはホームページをご覧ください）

写真等の取り扱い
セミナーの様子は、写真・ビデオ撮影を行わせていただきます。また、撮影した写真・動画は、京大オリジナル（株）の広報手段、講演資料、マスメディア提供資料、書籍などに用いる場合があります。個人が特定されないよう加工することをご希望の方は、期間中にお申し出ください。

名前	山本 章博
肩書き	京都大学大学院 情報学研究科 知能情報学専攻 教授
プロフィール	－