本専攻は、知能情報学部知能情報学科を母体とし、知能情報学部がカバーする広範囲な「情報通信」「人間知」「機械知」についての高度な教育・研究を目標としています。
本専攻は、高度情報化社会の到来により、高度な情報科学・システム科学の教育・研究の必要性が高まり、修士課程が1993年に、博士後期課程が1995年に設置された情報・システム科学専攻を祖とし、情報システム工学専攻を経て、2012年より知能情報学専攻として新たなスタートを切りました。
本専攻では、知能情報学の基礎分野から応用分野までの高度な専門的学問を修得し、柔軟な応用力と個性豊かな創造性を発揮して社会に貢献し、問題解決に必要な知識、高度な技術を有する人材育成を目指します。
(1) 甲南大学大学院自然科学研究科知能情報学専攻における「人材養成の目的」
(2) 甲南大学大学院自然科学研究科知能情報学専攻(修士課程、博士後期課程)カリキュラムマップ
(3) 研究指導フローチャート
本専攻の前身である情報・システム科学専攻及び情報システム工学専攻の修了者の多くは、企業の研究・開発部門あるいは情報処理関連部門に就職し、また大学の情報関連学部の教員、中学・高校の数学教諭としても活躍しています。
「クラウドシステム」
インターネットのシステムに対する高い専門性を身に付け,ソフトウエアや安全なネットワーク環境を創造できる研究者並びに社会で活躍できる人材を目指します。
「AIデータサイエンス」
ディープラーニングや機械学習の仕組みを理解し,これらを用いてビッグデータ分析やデータマイニング等の研究開発を行います。
「知能ロボット」
センサー技術や制御技術及びロボット工学に関する高度な専門性を身に付け,生活に役立つロボット等の開発を目指します。
「メディアデザイン」
映像情報や音情報などの高度な表現や設計方法を学び,五感に働きかける情報メディアの直感的な表現技術などに関する先進的な研究を行います。
「ヒューマンセンシング」
人間の行動特性や情報の高度な伝達方法を学び,人間とコンピュータや 機械との関係をよりよくする方法に関する先進的な研究を行います。
「数理情報」
数理科学及び情報科学に関する高度な専門性を身に付け,創造性豊かな研究者や教育者並びに社会で活躍できる人材を目指します。
「情報構造」
多様な情報概念が指示する意味内容を情報構造という視点から研究することにより、情報の本質を解明します。主な研究領域は感性情報、情報通信ネットワーク、数理構造、情報検索です。
「知能システム」
人間活動にも関わる大規模、複雑化した諸問題をシステム科学的に考究し、問題指向的な理論の構築と情報処理手法を開発します。主な研究領域は、多目的システム、知的システム設計、知能情報システム科学、知的画像処理、計算機アーキテクチャ、立体映像システムです。
クラウドシステム
インターネットのシステムに対する高い専門性を身に付け,ソフトウエアや安全なネットワーク環境を創造できる研究者並びに社会で活躍できる人材を目指します。
担当教員 | 研究内容 |
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教授 |
GPUやマルチコアシステムによる高性能計算の性能改善方法の研究及び並列プログラミングを含むプログラミング教育のためのシステム開発を行う。 |
教授 |
ソフトウェアの保守・再利用を促進するため、フォワードエンジニアリングの観点からソフトウェアの設計手法に関する研究、リバースエンジニアリングの観点からソフトウェアの静的・動的解析手法に関する研究を行っている。 |
准教授 |
クラウドコンピューティングやエッジコンピューティングといった大規模情報システムを実現するための基盤技術やプログラミングモデルに関する研究を行っている。 |
AIデータサイエンス
ディープラーニングや機械学習の仕組みを理解し,これらを用いてビッグデータ分析やデータマイニング等の研究開発を行います。
担当教員 | 研究内容 |
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教授 |
人工知能(AI)、特に深層学習を用いて、ビッグデータ分析、コンテンツ生成の研究を行っている。具体的には(1)SNS等ビッグデータの分析、情報抽出、(2)感情分析、(3)漫才ロボットの台本自動生成の研究を行っている。 |
教授 |
最適化手法を用いて,実社会に存在する計画業務の自動化に関する研究を行っている。例として,生産スケジュールやシフトスケジュールの立案,学校における授業や教室の割当や時間割作成などが挙げられる。 |
教授 |
人工知能(AI)技術のテキストアナリティクスなどへの応用による知的情報システムの実現に取り組んでいる。 |
准教授 |
計算言語学と自然言語処理の研究を行っている。具体的には、(1)英文の誤り検出と自動添削、(2)ノイズを含む文章の解析、(3)大量の文書からの言語知識の発見などに取り組んでいる。企業との共同研究により考案した技術の実用化にも積極的に取り組んでいる。情報科学、言語学、心理学などに関連した学際的な分野である。 |
知能ロボット
センサー技術や制御技術及びロボット工学に関する高度な専門性を身に付け,生活に役立つロボット等の開発を目指します。
担当教員 | 研究内容 |
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教授 |
レーザー距離センサーやカメラ、深度センサーなどいろいろな視覚センサーを使って、物体認識や検知などを行っており、ディープラーニングを使った応用システムの作成をしている。 |
教授 |
ロボットとその周囲環境の空間情報処理を中心として研究を行っている。ロボット単体だけではなく、ロボット周囲の作業環境の整備に着目し、システム統合技術の観点からロボット作業の知能化、高度化に関する手法の研究開発に取り組んでいる。 |
准教授 |
非線形システムに見られるカオス現象の解析やその特徴を利用した工学システムなどへの応用について研究を行う。また、カオスを利用したセキュリティ技術や電子透かし技術、CNNを用いた画像処理、非線形時系列処理、ロボット関連などについても研究を行っている。 |
メディアデザイン
映像情報や音情報などの高度な表現や設計方法を学び,五感に働きかける情報メディアの直感的な表現技術などに関する先進的な研究を行います。
担当教員 | 研究内容 |
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教授 |
バーチャルリアリティ(VR)システムの基礎・応用研究を行っている。特に、視覚と触覚に関するVRデバイスの開発及びそのデバイスを使った数値情報の提示などの研究を進めている。 |
教授 |
機械と人が安心・安全・快適に社会で共存するためのヒューマンロボットインタラクション(HRI)技術の研究を行っている。特に日常的に人と対話するコミュニケーションロボットや自動走行車におけるインタラクション技術などの研究開発に取り組んでいる。 |
准教授 |
立体映像とインタラクティブメディアの研究を行う。立体映像の知覚および映像表現に関する人間の視覚情報処理機構について実験的な研究を行うとともに、立体映像表示に関連するディスプレイ装置の開発や、立体映像とマルチメディアを活用したインタラクションシステムの構築などを行う。 |
ヒューマンセンシング
人間の行動特性や情報の高度な伝達方法を学び,人間とコンピュータや 機械との関係をよりよくする方法に関する先進的な研究を行います。
担当教員 | 研究内容 |
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教授 |
音声生成メカニズムやコミュニケーションロボットを用いた音声対話システムに関する研究を行う。ヒトの発話運動の観測手法の開発や発話過程のシミュレーション,ロボット技術を応用した実用的な対話システムの開発などに取り組む。 |
教授 |
人間の知覚、認知のプロセスの中での情報処理機構や心理ならびに生理状態の特徴と人間の振る舞いの関係を明らかにする研究を行う。研究を通じて、ユーザの状態推定法の開発、ヒューマンエラーの未然防止策や人間中心設計システムへの応用に取り組んでいる。 |
准教授 |
ヒトの睡眠特性を、電気生理学的実験および行動実験により研究するとともに、これらの研究により得られた知見を睡眠健康ソリューション開発に応用する。(1)睡眠が記憶に及ぼす影響の心理生理学的実験による評価・分析。(2)睡眠・健康ソリューションの研究開発および生体情報処理技術を用いたその評価。 |
数理情報
数理科学及び情報科学に関する高度な専門性を身に付け,創造性豊かな研究者や教育者並びに社会で活躍できる人材を目指します。
担当教員 | 研究内容 |
---|---|
教授 |
我々が住む3次元空間の中で、複雑に絡んだ結び目から必要な情報を取り出し、結び目の真の複雑さを測る結び目理論。そして、空間そのものの研究である3次元多様体論を、位相幾何的手法で研究している。 |
講師 |
微分方程式の数学的構造を離散的に再現するような数値解法である、構造保存数値解法についての研究を行っている。特に、偏微分方程式に対する構造保存数値解法を構成するとともに、その数値解の安定性や誤差評価などの理論解析に取り組んでいる。 |
講師 |
暗号理論を主なテーマとして扱い、暗号化したまま演算が可能な準同型暗号や秘密計算について研究を行なっている。例として、暗号化したまま安全に個人情報を比較する認証アルゴリズムの構築及び実装・性能評価などが挙げられる。 |
2012年4月1日から「情報システム工学専攻」の名称を「知能情報学専攻」に変更しました。
情報構造
多様な情報概念が指示する意味内容を情報構造という視点から研究することにより、情報の本質を解明します。主な研究領域は感性情報、情報通信ネットワーク、数理構造、情報検索です。
担当教員 | 研究内容 |
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教授 |
我々が住む宇宙空間は、3次元多様体と呼ばれる図形である。その3次元空間の中で、複雑に絡んだ結び目から必要な情報を取り出し、結び目の真の複雑さを測る結び目理論。そして、空間そのものの研究である3次元多様体論を、位相幾何学的に研究している。 |
教授 |
AI、特に深層学習を用いて、ビッグデータ分析、コンテンツ生成の研究を行っている。具体的には(1)SNS等ビッグデータの分析、情報抽出、(2)感情分析、(3)漫才ロボットの台本自動生成の研究を行っている。 |
教授 |
音声生成メカニズムや立体音響システムに関する研究を行う。発話過程のシミュレーションや観測手法の開発,ロボット技術を応用した立体音響システムの開発などに取り組む。この他,漫才ロボットの音声合成に関する研究も行っている。 |
教授 |
最適化手法を用いて,実社会に存在する計画業務の自動化に関する研究を行っている。例として,生産スケジュールやシフトスケジュールの立案,学校における授業や教室の割当や時間割作成などが挙げられる。 |
教授 |
人工知能(AI)技術のテキストアナリティクスなどへの応用による知的情報システムの実現に取り組んでいる。 |
准教授 |
非線形システムに見られるカオス現象の解析やその特徴を利用した工学システムなどへの応用について研究を行う。また、基礎的な研究だけでなく、カオスや非線形特性を利用した新しいセキュリティ技術や、CNNを用いた画像処理、非線形時系列解析、ロボット制御など、幅広い分野についても研究を行っている。 |
准教授 |
計算言語学と自然言語処理の研究を行っている。具体的には、(1)英文の誤り検出と自動添削、(2)ノイズを含む文章の解析、(3)大量の文書からの言語知識の発見などに取り組んでいる。企業との共同研究により考案した技術の実用化にも積極的に取り組んでいる。情報科学、言語学、心理学などに関連した学際的な分野である。 |
准教授 |
クラウドコンピューティングやエッジコンピューティングといった大規模情報システムを実現するための基盤技術やプログラミングモデルに関する研究を行っている。 |
知能システム
人間活動にも関わる大規模、複雑化した諸問題をシステム科学的に考究し、問題指向的な理論の構築と情報処理手法を開発します。主な研究領域は、多目的システム、知的システム設計、知能情報システム科学、知的画像処理、計算機アーキテクチャ、立体映像システムです。
担当教員 | 研究内容 |
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教授 |
さまざまなセンサー類の情報を、進化的アルゴリズムなどのソフトコンピューティングやディープラーニングなどの機械学習アルゴリズムと組み合わせて有効利用する、インテリジェントなシステムの実現を図っている。 |
教授 |
FPGAやGPUによる高性能計算の性能改善方法の研究、特に、ヘテロジニアスなシステムのハイブリッド化に関する研究を行う。 |
教授 |
バーチャルリアリティ(VR)システムの基礎・応用研究を行っている。特に、視覚と触覚に関するVRデバイスの開発およびそのデバイスを使った数値情報の提示などの研究を進めている。 |
教授 |
ソフトウェアの保守・再利用を促進するため、フォワードエンジニアリングの観点からソフトウェアの設計手法に関する研究、リバースエンジニアリングの観点からソフトウェアの静的・動的解析手法に関する研究を行っている。 |
教授 |
ロボットとその周囲環境の空間情報処理を中心として研究を行っている。ロボット単体だけではなく、ロボット周囲の作業環境の整備に着目し、システム統合技術の観点からロボット作業の知能化、高度化に関する手法の研究開発に取り組んでいる。 |
教授 |
機械と人が安心・安全・快適に社会で共存するためのヒューマンロボットインタラクション(HRI)技術の研究を行っている。特に日常的に人と対話するコミュニケーションロボットや自動走行車におけるインタラクション技術などの研究開発に取り組んでいる。 |
教授 |
人間の知覚、認知のプロセスの中での情報処理機構や心理ならびに生理状態の特徴と人間の振る舞いの関係を明らかにする研究を行う。研究を通じて、ユーザの状態推定法の開発、ヒューマンエラーの未然防止策や人間中心設計システムへの応用に取り組んでいる。 |
准教授 |
ヒトの睡眠特性を、電気生理学的実験および行動実験により研究するとともに、これらの研究により得られた知見を睡眠健康ソリューション開発に応用する。(1)睡眠が記憶に及ぼす影響の心理生理学的実験による評価・分析。(2)睡眠・健康ソリューションの研究開発および生体情報処理技術を用いたその評価。 |
准教授 |
立体映像とインタラクティブメディアの研究を行う。立体映像の知覚および映像表現に関する人間の視覚情報処理機構について実験的な研究を行うとともに、立体映像表示に関連するディスプレイ装置の開発や、立体映像とマルチメディアを活用したインタラクションシステムの構築などを行う。 |
修士課程(2023年度以降の入学生に適用)
授業科目 | 単位数 | 所要の単位 | ||
---|---|---|---|---|
専門科目 | 必修 | 知能情報学特論 | 2 | ・必修科目18単位 ・選択必修科目2単位以上 (計30単位以上を修得) |
知能情報学研究演習Ⅰ | 2 | |||
知能情報学研究演習Ⅱ | 2 | |||
知能情報学特別研究 | 12 | |||
基礎科目 | 選択必修 | 情報通信システム特論 | 2 | |
ヒューマンインタフェース特論 | 2 | |||
知能情報システム特論 | 2 | |||
組合せ幾何学特論 | 2 | |||
計算機システム特論 | 2 | |||
コンピュータアーキテクチャ特論 | 2 | |||
数理認識特論 | 2 | |||
情報解析特論 | 2 | |||
生体情報システム特論 | 2 | |||
音響解析特論 | 2 | |||
データ工学特論 | 2 | |||
映像メディアシステム特論 | 2 | |||
可視化とシミュレーション特論 | 2 | |||
意思決定特論 | 2 | |||
非線形システム特論 | 2 | |||
計算理論特論 | 2 | |||
ロボティクス特論 | 2 | |||
自然言語処理特論 | 2 | |||
人工知能特論 | 2 | |||
選択 | システム最適化特論 | 2 | ||
知識データベース特論 | 2 | |||
画像工学特論 | 2 | |||
ソフトウェア特論 | 2 | |||
システムモデリング特論 | 2 | |||
共通科目 | 科学技術英語 | 2 | ||
知的財産法1 | 2 | |||
知的財産法2 | 2 |
博士後期課程(2022年度以降の入学生に適用)
授業科目 | 単位数 | 所要の単位 | |
---|---|---|---|
選択必修甲 | 情報幾何特別講義 | 2 | ・選択必修甲から2単位以上 ・選択必修乙から2単位以上 ・選択必修丙から6単位以上 (計10単位以上を修得) |
情報調和解析特別講義 | 2 | ||
多目的システム特別講義 | 2 | ||
情報通信ネットワーク特別講義 | 2 | ||
ヒューマンインタフェース特別講義 | 2 | ||
知能情報システム科学特別講義 | 2 | ||
知的画像処理特別講義 | 2 | ||
コンピュータアーキテクチャ特別講義 | 2 | ||
音声工学特別講義 | 2 | ||
立体映像システム特別講義 | 2 | ||
データ工学特別講義 | 2 | ||
数理認識特別講義 | 2 | ||
情報可視化特別講義 | 2 | ||
意思決定特別講義 | 2 | ||
人工知能特別講義 | 2 | ||
非線形システム特別講義 | 2 | ||
認知神経心理学特別講義 | 2 | ||
ロボット工学特別講義 | 2 | ||
ソフトウェア解析特別講義 | 2 | ||
自然言語処理特別講義 | 2 | ||
選択必修乙 | 情報構造ゼミナール | 2 | |
2 | |||
知能システムゼミナール | 2 | ||
2 | |||
選択必修丙 | 知能情報学研究演習Ⅲ | 2 | |
知能情報学研究演習Ⅳ | 2 | ||
知能情報学研究演習Ⅴ | 2 | ||
知能情報学研究演習Ⅵ | 2 | ||
知能情報学研究演習Ⅶ | 2 | ||
共通科目 | インターンシップ | 1 |