| 回 | 担当教員・担当 | テーマ | 内容・達成目標 |
| 9 | 三輪誠 | プロゲーマに勝つ人工知能 | チェス、将棋、囲碁のようなボードゲームから、麻雀、ポーカー、StarCraftのようなゲーム全ての状況が見えないゲームに至るまで様々なゲームについて、人工知能はトッププロに勝利するに至りました。その人工知能の仕組みや残された課題、将来性について紹介します。 |
| 10 | 秋田時彦（特任上級研究員） | 自動運転に使われる人工知能 | 自動車の自動運転の研究開発が現在盛んに行われており、社会を変革すると言われています。この自動運転とはどういうもので、その中で使われる人工知能はどの様な仕組みでどう使われているか、また社会をどの様に変える可能性があるのか、などについて紹介します。 |
| 11 | 佐々木裕 | 完全自動運転のための知識獲得 | 自動運転のための技術が急速に開発されていますが、運転手に頼らない完全な自動走行を実現するためには、交通に関する法律やマナーの知識とそれに基づき推論する能力が必要になります。完全自動走行の実現のために、今後どのような研究をしていかなければならないのかを紹介します。 |
| 12 | 川西通裕 | ロボット制御のための人工知能 | 未知の環境で動作するロボットの制御では、様々な領域で人工知能の応用が進んでいます。本講義では、人の動作をサポートするパワーアシストロボットや不整地を走破する脚式ロボットなどの具体例を交えて、人工知能がどのようにロボット制御に応用されるのかを紹介します。 |
| 13 | 旭良司（連携客員教授） | マテリアルズインフォマティクス | スマートフォン、電池など身近な技術の発展には、新材料の発見が不可欠です。マテリアルズインフォマティクスは、通常実用化に10年以上かかる材料開発期間を、機械学習の活用により劇的に短縮する技術として期待されています。講義ではその現状と課題について紹介します。 |
| 14 | 浮田宗伯 | ヒトの視覚と人工知能の視覚 | 昨今の人工知能の発展を牽引する深層学習は、画像認識の分野でその爆発的な性能が最初に立証されました。今では、ヒトでさえ見分けることが難しいような画像の内容（どんな画像だと思いますか？）を特定することまで可能です。一方で、ヒトには信じられないような簡単な間違いをしてしまうこともあります。このように、ヒトの視覚と人工知能の視覚の違いに注目しながら、深層学習による最新の画像認識研究を紹介します。 |
| 15 | 小林 正和 | 製品開発における機械学習の利用 | グローバル化と共に激化する競争に打ち勝ち、生き残るために、企業はこれまでにない優れた製品を素早く市場に送り出すことが求められています。本講義では、このような製品開発を可能にする一つの方法として機械学習の可能性について考えてみたいと思います。 |