先端情報システム論

１．マシンインテリジェンス分野　（6/10：3限4限，7/1：3限4限） Machine Intelligence (June 10: 3rd and 4th periods; July 1: 3rd and 4th periods) 本講義では，人工知能（AI）とその周辺分野との融合研究領域に関する講義を行う．具体的には，コンピュータビジョンとAI，音声認識・合成とAI，ロボティクスとAI，および，医療とAIに関する研究の最新動向について講義を行う． This lecture covers interdisciplinary research areas that integrate artificial intelligence (AI) with related fields. Specifically, it introduces recent research trends in computer vision and AI, speech recognition and synthesis and AI, robotics and AI, as well as medical and AI. ２．航空宇宙モビリティ分野　（6/17：3限，6/24：3限，7/15：3限） Aerospace Mobility (June 17: 3rd period; June 24: 3rd period; July 15: 3rd period) 本講義では、航空輸送および航空交通管理システムを基盤として、新たなモビリティシステムの動向と社会的展開を概観する。航空輸送の需要拡大を主軸としつつ、宇宙輸送など関連分野にも触れ、基礎知識と俯瞰的視点の習得を目的とする。講義で示すキーワードや文献をもとに、分野横断的な理解の深化と今後の研究・応用への展開を促す。 This course overviews emerging mobility systems based on air transportation and air traffic management. Focusing on the growth of air transportation demand, it also introduces related areas, including space transportation, to provide a broad perspective. The course aims to develop foundational knowledge and encourage interdisciplinary exploration for future research and applications. ３．社会連携研究部門 市民共創型スマートシティ（6/17：4限，6/24：4限，7/15：4限） Social Cooperation Research Departments : Smart City : co-creating with citizens at RCAST (June 17 4th period; June 24: 4th period; July 15: 4th period) 本講義では、都市計画やまちづくりに都市データやAIをもちいたスマートシティに関する講義を行う。具体的には、様々な都市データの収集法とその活用事例、最新動向について講義を行う。 This lecture discusses smart city, which is the urban planning and community design using urban data and AI. Specifically, it introduces methodologies for collecting a variety of urban data, their case studies, and recent research trends in this field. ４．超分子材料デザイン分野　（7/8：3限4限，7/22：3限） Supramolecular Materials Design (July 8: 3rd and 4th periods; July 22: 3rd period) 本講義では、目に見えない化学情報を可視化・定量化する化学センサについて、その基盤となる分子認識化学からデバイス化に至る設計指針、さらに機械学習を活用した化学情報の解析・処理手法に至るまで、一連のプロセスを講義する。 This lecture provides a comprehensive overview of chemical sensors that enable the visualization and quantification of chemical information, covering topics from the principles of molecular recognition chemistry to device design strategies, and machine learning for data processing.

各分野を専門とする講師がオムニバス形式で講義を行う． Professors specializing in various fields will deliver lectures in an omnibus format.

出席，レポートにより，成績評価を行う． Grading will be based on attendance and reports.

必要があれば，各分野の講師からアナウンスを行う． If necessary, announcements will be made by professors from each field.