ビッグデータ時代の人工知能学と情報社会のあり方(学術俯瞰講義)
コーディネータ： 坂井修一 ナビゲータ： 中島秀之 概要： 近年、人工知能が第三次ブームを迎えたと言われている。火付け役はシンギュラリティの議論（とその映画化）や、ディープラーニング(DL)の成功である。確かにアルファ碁がDLと強化学習を組み合わせた方式で囲碁の世界チャンピオンクラスに勝ったのは（コンピユータ囲碁の研究者にとっても）衝撃的であった。アルファ碁は豊富な棋譜から学んでいる。ビッグデータが容易に入手可能になった現在、DLはこれ以外にも様々な可能性を秘めている。 しかし一方で、DLは人工知能研究(AI)のホンの一部に過ぎない。AIでは従来パターン認識とシンボル処理が二大テーマとなってきた。DLはパターン認識技術として期待されているが、それをより高次の知的活動につなげる必要がある。そこには状況依存性の処理の問題など未解決の問題が山積みになっている。そしてまた、AIは情報技術（IT
ワンヘルスの概念で捉える健全な社会（学術俯瞰講義）
コーディネータ：芳賀 猛 ナビゲータ：梶谷 真司 ワンヘルス（One Health）は、人、動物、環境は相互に密接な関係があり、それらを総合的に良い状態にすることが真の健康である、という概念です。グローバル化が加速し、世界的な人口増加の中、環境・食糧・感染症といった、人類共通の課題がクローズアップされてきます。このような課題の克服には、世界は一つ、健康も一つ ”One World, One Health” の観点から、地球規模で、分野横断的なアプローチが求められます。この講義では、広い分野から専門の先生を招き、ワンヘルスの概念を念頭に、健全で持続可能な社会を構築していくには、これからどのようなことが求められるか、考えていきます。
脳の科学－シナプスから人生の意味まで（学術俯瞰講義）
コーディネータ 多羽田 哲也（分生研）、上田 泰己 (医学部) ナビゲータ 道上 達男（教養学部） 私たちが考えたり、昔を思い出したり、あるいは夢を見たりすることは、いうまでもなく脳の働きです。この時、脳の中の膨大な神経ネットワークで何が起こっているのでしょう。それを知るために、ヒトのみならず、サル、マウス、ラット、さらには線虫、ショウジョウバエといった様々なモデル動物が用いられ、これらを対象として、電気生理学、シナプスにある分子の働きを調べる生化学や細胞生物学、顕微鏡やfMRIを用いたイメージング、遺伝子改変動物、数理解析など、様々な手法を駆使した研究が行われています。このような多方面からのアプローチを、それぞれの専門家がわかりやすく紹介し、最後に、脳科学の進展が私たちの存在の理解にどのように寄与するか、科学哲学の立場から講義します。 脳は脳を知るでしょうか。 本講義シリーズの終わり
情報数理科学VII
機械学習手法の定式化を前半で学び、それらの基礎となるパラメータ推定理論を後半で扱う。 演習では講義で扱ったアルゴリズムの実践を行う。 Ⅰ．教師あり学習 １．最小二乗法 ２．過学習と正則化 ３．交差検証 ４．正則化付き経験リスク最小化 ５．カーネル法 Ⅱ．教師なし学習 １．ハードクラスタリング問題 ２．ソフトクラスタリング問題 ３．次元削減問題 Ⅲ．ベイズ推論 １．各問題の確率論的定式化 ２．推定理論 Ⅳ．凸最適化 １．凸関数 ２．双対問題 ３．最適化法
「世界史」の世界史（学術俯瞰講義）
コーディネータ：羽田 正 ナビゲータ：後藤 春美 皆さんの多くは、高等学校で「世界史」を学習したはずです。大学入試の科目として「世界史」を選択した人も多いでしょう。ですから、ちょうど数学の定理や物理の法則のように、高校生が世界中で同じ世界史を学んでいるのだと信じているのではないでしょうか。しかし、実はそうではありません。 世界史という名前の科目は、日本や中国など東アジア諸国に特徴的にみられ、欧米や中東などでは単に「歴史」と呼ばれる科目しかありません。また、大筋は同じだとしても、国によって、教科書の内容は微妙に異なっています。世界史は、決して一つではないのです。なぜでしょう。 世界史の理解は、自分たちの生きる世界をどう認識するかということ、すなわち世界観と深くかかわっているからです。現代世界でも、人々の世界観は同じではありません。まして、過去においては、地域や時代によって様々な世界観があり、
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