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教員紹介
教員紹介
主な担当科目
主な担当科目
（学部）情報ネットワーク入門，情報理論，アルゴリズム，ネットワークプログラミング演習
（大学院）構成論的知能システム特論
専門領域
専門領域
知能情報学，認知情報学，人工知能，機械学習，ソフトコンピューティング，アウェアネスコンピューティング，共生コンピューティング
研究テーマ
研究テーマ
コンテキストアウェアシステムに関する研究
研究業績
研究業績
研究紹介
研究紹介
能動的かつ自律的な「コンテキストアウェアシステム」の実現
当研究室では，「コンテキストアウェアシステム」の実現に向けた基礎的な研究を行っています．「コンテキストアウェアシステム」とは，人・モノ・場所などによって構成される現実世界の状況を能動的かつ自律的に認識・理解・予測して，適切なタイミングで情報やサービスの提供を実現する「気配り・心配りのできるインタラクティブなシステム」のことです．
当研究室では，⼈⼯知能（AI）技術，機械学習（Machine Learning）技術などについて学び，「コンテキストアウェアシステム」の実現に必要不可欠と考えられる要素技術（行動・状況の認識・予測技術，人物の識別や認証技術，IoTデバイス連携技術，人間の意図理解や内的状況の推定など）について研究しています．
この動画は，「コンテキストアウェアシステム」を実現するために研究・開発した技術を組み合わせた実験デモ動画（2021年のCEATECの展示用動画）です．
これまで研究対象としてきたもの（行動・動作・状況・場面）
スマートフォン取り出し動作，スワイプ動作，スマートフォンタッチ動作，キーストローク，キーボード打鍵圧，扉ノック動作，扉開閉動作，着座，机上動作（書字・読書），ジェスチャー，室内行動見守り，監視カメラ映像，異常行動，居眠り，VDT作業，視線，まばたき，ストレス量，集中度，重心情報，歩行動作，転倒，帰宅行動，事象発生タイミング，シーン（場面・情景），家電電力消費量，表情，指文字，手話，口唇運動，ジェスチャー，ブレインストーミング，オフィス空間，ミーティング空間，即席カップ麺調理行動，鍵のかけ忘れ，ダンス...
研究に用いるデバイス（センサー，アクチュエータ）
RGB-Dカメラ（Kinect），加速度センサー，スマートフォン，スマートグラス，スマートタップ，スマートウォッチ（Fitbit），装着型モーションキャプチャ（PERCEPTION NEURON），Raspberry Pi ，Arduino，SONY MESHセンサ，赤外線センサー，小型サーモカメラ，LEGO Mindstorm，Leap Motion，Wii Fit，Wii Remote，JINS MEME，重心動揺計，Eye Tribe Tracker，ニプロストレス測定器，Google Home, Alexa，Nature Remoなど
研究で用いる人工知能・機械学習技術
ニューラルネットワーク，サポートベクターマシン，決定木，ランダムフォレスト，k-近傍法，プランニング，一般問題解決器，ファジィ推論，遺伝的アルゴリズム，k-means法，階層的クラスタリング，連関規則，深層学習，深層強化学習，ファインチューニング，転移学習，蒸留，ゼロショット学習，説明可能AI（XAI，機械学習の解釈性・説明性）など
主な担当講義
主な担当講義
情報ネットワーク入門
マルチメディア，データベース，プログラム言語に関する入門講義を担当しています．また，近年のトレンドとして人工知能に関するトピックスについても扱っています．
ネットワークプログラミング演習
C言語を用いてプログラムを作成する課題を通じて，各種制御構造，変数，関数，データ構造とアルゴリズムについて学ぶ講義です．
情報理論
シャノン・ウィーバーのコミュニケーションモデル，情報の定量化（情報エントロピー），情報源符号化，通信路符号化の基礎について学ぶ講義です．
アルゴリズム
並べ替えや探索などの基本的なアルゴリズムと，スタック／キュー，木構造などの基本的なデータ構造にについて学ぶ講義です．講義の後半では，ゲーム木や遺伝的アルゴリズムなどの人工知能アルゴリズムや，単純パーセプトロンやニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムの基礎についても学びます．
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