目指すべきもの(ミッション)

基礎をしっかり学び、国プロや企業の共同研究で「本当の実力」を身につける!

研究内容(キーワード)

AI,機械学習,統計的学習理論、ニューラルネット,確率的情報処理,動的システム推定,脳型人工知能,計算論的脳科学,パターン認識,データマイニング,セキュリティ,暗号理論、プライバシー保護、ソーシャルネット,スマートアグリ,地質・地熱モデリング,リハビリテーション,運動(スポーツ)学習支援,バイオメカニクス,運動ビッグデータ

どんな力がつくの?

  1. AI,機械学習,データマイニングの理論と実装能力
  2. 困難な実課題に果敢に取り組み,実用的なソリューションを導き出す問題解決能力
  3. 言葉の壁を越えて人脈を築き,グローバルな視点をもつための英語コミュニケーション力
教育方針

基礎ゼミ 機械学習の基礎を身に付けることを目的に、パターン認識や統計に関する教科書の輪読会を行っています
CMDS論文セミナー数理・データサイエンスセンターとの共催イベントで、最新のデータサイエンスや機械学習に関する論文紹介を行っています
Python演習機械学習に関するプログラミングの基礎を身に付けることを目的に、Pythonによる演習を実施しています
研究環境

知的学習論研究室(ES5)では,以下の2つの研究室に分かれて研究します。

1.自然科学総合研究棟3号館 【3F 308, 309, 310室】

ほとんどの学生は,この研究室に研究スペースを確保します。ここには,小澤・阿部・Kim研,大森研,為井研の学生が研究を行っており,大学院生以上は180cm幅のOAデスクが割り当てられ,PC(テーマによってはGPU搭載)を1~3台使って研究を行います。画像チームは別途DeepLearning Boxも使います。また,カフェスペースも設置され,ランチや休憩をとったり,コーヒーを飲みながら議論したりなど,自由に使えます。


大学院生用ワークスペース

カフェスペース

2.先端膜工学研究拠点

ここは、個人情報や営業秘密を含んだ機微なデータを取り扱う小澤研のデータ解析室です。
データ漏えいを防ぐため、扉はスマートロックで開閉し、入退室が自動的にクラウドに記録されるようになっており,監視カメラも設置されています。
180cm幅のOAテーブルを囲むパーティションで区切られた独立ブースで研究を行い、関係者以外が解析内容をのぞき見できないようにしています。
計算機はGPU搭載のPCを一人当たり1~3台使って研究を行います。
ここでは、数理・データサイエンスセンターの「神戸データサイエンス操練所」のブースもあり、別のプロジェクトを行っている操練所学生もこの部屋で研究を行っています。
データ解析室には前室があり,そこにカフェスペースを設置しています。ランチや休憩などのときは,ここでリラックスできます。


データ解析ブース

データ解析室の様子(整備中)