Advanced Seminar on ArtificialIntelligence andInformatics Ⅰ

Advanced Seminar on ArtificialIntelligence andInformatics Ⅰ

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Graduate School of Engineering

Graduate School of Engineering

1Year

HETDA7MCA1

2.00Credits

講義 (Lecture)

Fall semester 2026

(Fall semester)

Naotake Kamiura,Teijiro Isokawa,Keita Morimoto

Graduate School of Engineering

Other

English or Japanese, depending on the stuents.

9

オフィスアワー：随時（上浦、礒川、森本、mailでの事前連絡要）　
場所：書写6202（上浦）、書写6204（礒川）、書写B618（森本）

kamiura@eng.u-hyogo.ac.jp (上浦)
isokawa@eng.u-hyogo.ac.jp（礒川）
keita.morimoto@eng.u-hyogo.ac.jp (森本)

ー

1◎／2〇／3〇

N/a

ー

講義目的
本科目では、自身が遂行する研究について、その背景や関連研究について理解・整理・評価したうえで、残存する課題について説明するとともに、それらの背景に基づく自身の研究の位置づけや価値について論じる能力を身につける。また，自身の研究の理論や提案について正確に説明ができる技術を習得する。

達成目標
１）自身が遂行する研究について、その背景や関連研究について理解・整理・評価した上で概説できること、２）自身が遂行する研究について、その背景や関連研究について概説できること、３）自身が遂行する研究について、位置づけ、価値、理論や提案について正確に説明できること、以上である。

サブタイトル： 知能情報技術
キーワード：確率・統計、データサイエンス、ニューラルネットワークと機械学習、深層学習、進化計算

講義内容
本科目では、自身が遂行する研究について、その背景や関連研究について理解・整理・評価したうえで、残存する課題について説明するとともに、それらの背景に基づく自身の研究の位置づけや価値について論じる能力を身につける。また，自身の研究の理論や提案について正確に説明ができる技術を習得する。

授業計画
以下のオムニバス方式により演習する．

（担当）上浦：研究課題の発掘，研究企画立案アプローチについての演習
1．病理医業務支援システム開発を例とした研究課題発掘
2．病理医業務支援システム開発を例とした研究企画立案
3．病理医業務支援システム開発を例とした研究実験計画
4．病理医業務支援システム開発を例としたデータ処理
5．医療支援システム開発に関するプレゼンテーション

（担当）礒川：研究課題の発掘，研究企画立案アプローチについての演習
6．離散並列計算システムを例とした研究課題発掘
7．離散並列計算システムを例とした研究企画立案
8．離散並列計算システムを例とした研究実験計画
9．離散並列計算システムの結果解析処理および改善方策の検討
10. 離散並列計算システムに関するプレゼンテーション

（担当）森本：研究課題の探求，課題解決プロセスについての演習
11.  電磁波デバイス設計を例とした研究課題調査
12.  電磁波デバイス設計を例とした問題定式化
13.  人工知能等を活用した設計アプローチの立案
14.  デバイス構造最適設計の結果考察と改善方策の検討
15.  デバイス構造最適設計に関するプレゼンテーション

In-person

Limited permission for use

「⽣成ＡＩの利⽤にあたっては『本学の教育における⽣成ＡＩの取扱いについて（学⽣向け）』の記載内容について留意すること。

この講義においては、以下の範囲において、⽣成ＡＩの利⽤を許可し、これ以外の範囲での利⽤は禁⽌する。⽣成ＡＩの利⽤については担当教員の指⽰に従うこと。教員が認める範囲を超えて⽣成ＡＩを利⽤したことが判明した場合は、単位を認定しない、⼜は認定を取り消すことがある。⽣成ＡＩの出⼒した内容について、事実関係の確認や出典・参考⽂献を確認・追記することが重要である。また、⽣成ＡＩによる出⼒結果をそのまま課題・レポート・プレゼンテーションスライドとして提出してはならない。さらに、担当教員の許可なく講義資料の全部または⼀部を電⼦ファイルまたは画像等として⽣成ＡＩに⼊⼒することを禁⽌する。

(利⽤可の範囲)
利⽤許容範囲については、担当教員より提⽰される条件に従うものとする。

Informed if necessary.

【予習】
講義に際して指⽰する内容の⽂献を調査･収集し、読み込み（30ｈ）、プレゼンテーションの準備（15ｈ）
【復習】
講義内容を⾃分の⾔葉で構造化し直し、聞き⼿の視点で情報を絞り込んだレポートへと再構成することで、深い理解と説得⼒を同時に実現する （15ｈ）

N/A

【成績評価の基準】
本講義では、自身が遂行する研究について、その背景や関連研究について理解・整理・評価できる能力、残存する課題について説明できる能力、それらの背景に基づく自身の研究の位置づけや価値について論じる能力、自身の研究の理論や提案について正確に説明ができる能力、以上をレポートおよびプレゼンテーションを通じて、明確に⽰すことができる学生には、講義目的と到達目標に基づいて、以下の基準に従って成績を付与する： S(90点以上）、A(80点以上）、B(70点以上）、C(60点以上）

【成績評価の方法】
定期試験は実施しない。評価は、レポート(30%)とプレゼンテーション(70%)に基づき行う。レポートは３回課され，各レポートは100点満点で評価する。プレゼンテーションも3回課され、各プレゼンテーションを100点満点で評価する。以上の成果に基づき、到達目標達成度を総合的に判定して評価する。なお、プレゼンテーションにおける積極的な質問も受講態度として評価要素とする。

For reports, feedback will be provided through the 'Class Profile' feature of the Universal Passport system.
Regarding presentations, discussions will be held in class about the content of the presentations.

1. This course is conducted in an omnibus format, so please be aware that the instructors will change.
2. Participation and engagement in class are important elements for grading, so active participation and a motivated approach to learning are highly encouraged.
3. Preparation and review are essential for deepening your understanding of the lecture content. Please make sure to carry out appropriate preparation and review for each lecture, and strive to consolidate the knowledge acquired in class.

該当しない。