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大学紹介

東京工芸大学公開講座

コンピュータの進化とヒト・社会とのかかわり

コンピュータは、産業界はもとより、私たちの日々の生活で欠かせないものになっています。最近では、2020年度プログラミング教育の必修化、IoT・人工知能を活用した第4次産業革命、東京オリンピック・パラリンピックにおけるICTの活用など、コンピュータに係る話題がマスコミでも取り上げられています。コンピュータ応用学科では、新しいコンピュータに関する基盤研究、応用研究に取り組んでいます。この講座を通して、これまでの成果や今後の研究動向について講義するとともに、これからのコンピュータの進化とヒト・社会とのかかわりについて、皆様と一緒に考えてみたいと思います。
開催日時

2016年10月15日(土)、11月5日(土)、11月12日(土)、
11月26日(土)、12月10日(土)、12月17日(土)
全12講座(全6日程)
13:30~14:40、14:50~16:00(1日2講座)
途中10分 休憩

会場

東京工芸大学厚木キャンパス(11号館1111教室)

受付期間
2016年9月20日(火)〈必着〉
尚、お申込みいただいていない方でも、聴講のみでしたら御参加いただけます(聴講無料)。
申込方法

「東京工芸大学公開講座」 専用フォームよりお申し込みください。
または、郵便番号、住所、氏名(フリガナ)、年齢、電話番号、受講希望回、次年度以降の講座案内の要/不要を明記し、はがきまたはFAXで下記宛てにお申し込みください。

  • お申し込み確認後、受講券を郵送させていただきます。(10月上旬)
  • 講座は全12講座ございますが、ご希望の講座にご参加ください。
修了証
10回以上出席の方には修了証を授与します。
その他
  • 公開講座期間中、本学の中央図書館をご利用いただけます(図書貸出可能です)。
  • 昼食には学生食堂及び購買部をご利用いただけます。
  • 台風などで中止の可能性がある場合は本学ホームページに掲載します。また、インターネット環境のない方につきましては、お電話にて庶務課までご確認ください。

※お知らせいただいた個人情報は、公開講座受講にあたって必要な連絡、今後の公開講座案内等の送付(「今後の本学公開講座案内の送付希望の有無」の欄を有にした場合)及び、今後の公開講座運営上の参加にするための統計資料作成以外には使用いたしません。

お問い合わせ先
〒243-0297 神奈川県厚木市飯山1583 東京工芸大学 庶務課
TEL 046-242-9503(直)
FAX 046-242-3000(代)

各回内容

10月15日(土)
第1回 照明で通信できるの?~可視光を用いた光通信の研究~
  • 時間: 13:30~14:40
  • 講師: コンピュータ応用学科 准教授 行谷 時男

青色発光ダイオード(LED)の登場とともにLEDは照明用光源として急速に普及しております。このLEDは高速応答可能であり、この特性を利用してLEDを用いた可視光通信の研究が行われております。可視光通信は情報の発信源と光源が一致していることから人の生活に溶け込みやすい通信手段だと考えられております。そのような通信方法について講座にて紹介します。

第2回 コンピュータで電波を観る~身近になったコンピュータ・シミュレーション~
  • 時間: 14:50~16:00
  • 講師: コンピュータ応用学科 教授 木下 照弘

コンピュータの高速化・高性能化により,音や電波などの伝わり方、気象の変化など、様々な、現象を予測し、視覚的に捉えることが簡単にできるようになりました。私の専門分野である電波を例に、シミュレーションの様子をデモンストレーションを交えて紹介します。

11月5日(土)
第3回 コンピュータに言葉の理解が可能か?~自然言語処理技術とは~
  • 時間: 13:30~14:40
  • 講師: 〈外部講師〉コンピュータ応用学科 元 教授 浦谷 則好

今話題の人工知能。その研究はコンピュータに言葉を理解させるところから始まりました。人間のコミュニケーションの基本はなんといっても、ヒトが自然に扱える自然言語です。この10年、コンピュータが自然言語を扱う能力は急速に進歩しました。しかし、コンピュータは、本当に言語を理解することができるのでしょうか。コンピュータの自然言語処理技術の現状を紹介します。

第4回 社会集団で活躍するコンピュータ~人間と共に生きるシステムを創出する~
  • 時間: 14:50~16:00
  • 講師: コンピュータ応用学科 准教授 片上 大輔

近年人間にそっくりなロボットや人間のような姿・形をもったシステムが社会で活躍するようになってきました。この講義では、多くの人間が作り出す社会という環境において、複数の人間と柔軟に対応するロボットや擬人化したシステムを紹介しながら人間と共に生きるシステムについて議論します。

11月12日(土)
第5回 ヒトと暮らしを支えるインターネットサービスとは
  • 時間: 13:30~14:40
  • 講師: コンピュータ応用学科 講師 北村 光芳

1970年代から1990年代にかけてコンピュータの性能が飛躍的に向上するとともに、1990年代後半から2000年代にインターネットが普及しました。現在では、「路線の検索」や「ホテルの予約」などインターネットサービスが我々の生活にとって無くてはならないものとなっています。これらサービスを支えているサーバシステムについて、基本的な構成から故障対策まで、講師の研究内容を含めて紹介します。

第6回 映像の価値観を変貌させたコンピュータとネットワークの進化
  • 時間: 14:50~16:00
  • 講師: コンピュータ応用学科 教授 上倉 一人

1980年代まで放送と映画のみによって一方的に与えられ続けてきた映像(動画像)は、1990年代のディジタルコンピュータの急速な進化によって個人が簡単に撮影・記録できるものとなり、今では手軽に作成・編集して付加価値を付けながらネットワーク経由でやりとりできるようになっています。上記のように変遷してきた映像の価値観と、それを支えてきた技術について紹介するとともに、その未来予想図についても考えていきたいと思います。

11月26日(土)
第7回 コンピュータはヒトに近づき超えてしまうのか!?~視覚機能における機械学習技術及び人間とコンピュータの特性~
  • 時間: 13:30~14:40
  • 講師: コンピュータ応用学科 准教授 荒井 良徳

コンピュータ技術が発達しAI(人工知能)が再び近年注目されています。視覚機能などにおけるコンピュータの能力は機械学習と呼ばれる技術により飛躍的に高機能になってきています。そこで本講義では、視覚における機械学習の現状について簡単に紹介すると共に、人間が使用する道具としてのコンピュータのあるべき機能や操作(インタフェース)などを事例を踏まえて紹介します。また人間とコンピュータの棲み分けについても考えていきたいと思います。

第8回 ヒトのように判断するコンピュータ~自動運転システムの開発~
  • 時間: 14:50~16:00
  • 講師: コンピュータ応用学科 准教授 姜 有宣

近年、自動車業界では自動運転システムの開発が盛んに行われています。そのシステムが実用化できれば、数年後にはドライバーが運転しなくても走行できる自動運転車が発売されるかも知れません。本講義では、自動運転を実現するために使われている最新の走行環境認識技術を説明します。

12月10日(土)
第9回 ヒトを便利にするヒューマンインターフェイス
  • 時間: 13:30~14:40
  • 講師: コンピュータ応用学科 教授 曽根 順治

バーチャルリアリティ技術が進展してきており、仮想世界を人が体験したり、実際に作業現場にいなくても、ロボットを使って作業できるようになってきている。
そのようなヒューマンインターフェイス技術を紹介する。

第10回 音でつながるヒトとコンピュータ ~コンピュータと音の100年とこれから~
  • 時間: 14:50~16:00
  • 講師: コンピュータ応用学科 准教授 金子 格

軍事用途や会計計算といった目的で開発されたコンピュータですが、早くからコンピュータ音楽にも使われていました。1980年以後シンセサイザ、音声認識、iPodの登場など、音は今もコンピュータとヒトを近づける最前線となって研究が進んでいます。この講義ではコンピュータの音響分野へのさまざまな応用を紹介し、今後重要になる音によるインタフェースの研究と、音を題材としたコンピュータ教育について紹介します。

12月17日(土)
第11回 学べる人工知能から教える人工知能へ~一人一台コンピュータ時代が生み出す効果的な教育~
  • 時間: 13:30~14:40
  • 講師: コンピュータ応用学科 助教 東本 崇仁

近年、人工知能というキーワードが流行しています。しかしながら、その多くは「何かを学ぶコンピュータ」です。本講義では、「何かを教えるコンピュータ」はどのように作るべきかについて検討します。特に、本来楽しいはずの「学習」は何故楽しくないのか?教師が果たすべき役割とその限界、コンピュータによるその解決策について、いくつかの事例研究を交えて説明します。

第12回 データから経験則を引き出せるか? ~ビッグデータの解析に挑む技術~
  • 時間: 14:50~16:00
  • 講師: コンピュータ応用学科 教授 宇田川 佳久

インターネットの普及により、大量のデータが地球規模で蓄積されています。これに伴い、大量のデータに潜在するパターンや経験則を導出するデータマイニング技術の研究が進化し続けています。この講義では、データマイニングの技術と応用について、講師の研究内容を交えて紹介します。


※講師および講演内容は変更になる場合がございますのでご了承ください。
※どの講座も事前申し込みが必要です。