本ユニットでは、さまざまな分野の異なる学科の教員から指導を受けられます。興味を持った大学院生に、人工知能やデータサイエンスで、世の中に役に立つものやサービスを企画して、データ分析やシステムの構築を行ないます。実際に世の中で困っている問題や、自分たちが困っている問題を解決するには、人工知能やデータサイエンスをどのように利用すれば良いのかを、ディスカッションをしながら最適となる解決策を見つけ出し、実際に分析を行ったり、必要なシステムを構築すします。最終的には学会発表や学外コンテストの出場を予定しています。
将来、大学院進学を予定していて、この学科横断型の大学院プログラムに興味がある学生は、3年生の時から参加出来ます。
研究テーマ:核融合プラズマをはじめ感染症や生命科学、気象・海洋現象等の複雑現象を対象として、数理モデリングや機械学習を用いた研究を行なっています。
研究分担:AI・数理モデルを活用した物理現象解析
研究テーマ:機械学習を高性能化するためのアルゴリズム考案や、それを用いた応用研究を行っています。
研究分担:機械学習・データサイエンス
研究テーマ:
研究分担:AIやデータサイエンスによるコンテンツ推薦
研究テーマ:デジタルマーケティング、ヒット商品の要因分析、消費者行動と視点追跡マーケティング、医療福祉分野におけるAI活用 等
研究分担:AIやデータサイエンスによるマーケティング分析
研究テーマ:インビトロのデータ分析に基づく数理モデルによる血管網形成メカニズムの解明,SDGsの理念を導入した初年次教育の開発および効果検証,CNNを用いた階段認識とデプスカメラを用いた段差検出を利用した視覚障がい者ナビゲーションシステムの開発
研究分担:AIやデータサイエンスによる血管内皮細胞の動態解析