機械学習工学に関する講義

２０２０年度で「機械学習工学」の講義を実施している日本の大学院は数少ないと思います．

機械学習工学 (K494)

深層学習などの機械学習技術の進化と普及により，様々な機械学習応用システムが開発・運用されるようになってきた．しかし，機械学習応用システムの開発には，従来のソフトウェア工学になかった様々な課題が存在する．機械学習工学は，それらの課題を工学的に解決するために近年発展している研究領域である．本講義では，機械学習工学の基礎的な知識を学ぶとともに，機械学習応用システム開発の最新研究・手法・事例を通じて実践的な問題解決力を学修する。

２０２１年度３月１日（月）〜３月４日（木）１８:３０〜２１：５０

1. 機械学習工学の基本概念と最新動向（１）（国立情報学研究所　吉岡信和）
2. 機械学習工学の基本概念と最新動向（２）（国立情報学研究所　吉岡信和）
3. 機械学習応用システムの要求分析と検証（１）（国立情報学研究所　吉岡信和）
4. 機械学習応用システムの要求分析と検証（２）（国立情報学研究所　吉岡信和）
5. 機械学習応用システム開発のプロセス（１）（早稲田大学　鷲崎弘宜）
6. 機械学習応用システム開発のプロセス（２）（早稲田大学　鷲崎弘宜）
7. 機械学習応用システム開発の最新事例紹介（内平直志，産業界からゲストスピーカー）
   • 株式会社デンソー　ソフト生産革新部　先端ソフト開発室　課長　中江俊博 　様
   • パナソニック株式会社 デジタル・AI技術センター 主幹　浜田伸一郎 　様
   • アイシン精機株式会社　技術開発本部　 グループＡＩ開発推進ＣＰ 　名取直毅　様
8. 機械学習応用システム開発の事例分析とグループワーク（内平直志）