工学の一つの側面は、何かを作ることによって人の生活、社会の営みを豊かにする方法を生み出してゆくための科学的方法を構成してゆく学問である。例えば、エジソンが白熱電球を改良した時代には、他にも白熱電球を改良することに心血を注ぐ技術者はいた。しかし、その中でのエジソンの独自性の一つとして着目されるのは、電球だけではなく様々な電気製品と、そしてこれらの基盤となる電力の供給システムを構築したことであった。即ち、様々な製品とともに、これらの繋がりを構成し、その繋がりによって発揮される機能、その機能が社会と人々の要求 – 潜在的な要求も含めて – を満たす効果を予測した点は、エジソンの卓越した独自性の一つであった。 このように、(1)新たな要素技術の創造、(2)要素技術間の結合による要求の実現、という二つの営みを包含する一般的な視点を持ち、そのための基盤的役割を果たす学理について説明するのが「知識と知能」というテーマである。どのような工学分野とも、社会設計あるいは組織経営の手法とも結合することができ、それによって多様な人々からの要求を満たす有益なコンテンツを含んでいる。従って、広く各学部の学生に参照して欲しい。

ゲノム研究の進展により生命科学は仮説駆動型からデータ駆動型の科学に変貌しつつある。このような科学を推進するには、多種多様で複雑なデータや知識を計算機でうまく扱えるようにすることが不可欠である。本講義では、その基礎となる理論や技術について解説する。 With the advancement of genome research, life science is transforming from a hypothesis-driven to a data-driven science. To promote such science, it is essential for computers to be able to successfully handle a wide variety of complex data and knowledge. In this lecture, the underlying theories and techniques will be explained.

我々はどこからきたのか、という問いはシンプルかつ深遠な問いである。この問いを突き詰めていくと、宇宙の始まりを考えざるを得ない。宇宙の中身は我々を含め何が入っているのか？ここでのキーワードは、ブラックホール、ニュートリノ、ダークマター、そしてダークエネルギー。また、そうした中身を内包する宇宙はどう始まり、どう成長して、どう終わりを迎えるのか。こうした問いに対して、物理学というアプローチから見た現在の宇宙の理解、そしてまだ残る謎について専攻する分野を問わず一緒に考える。なるべく質疑応答の時間を設けることで双方向の授業を目指す。素朴な質問などでも歓迎である。 ``Where did we come from?'' This is such a simple and yet fundamental question to address. This question inevitably leads us to the beginning of the Universe. What does the Universe contain within it? We have keywords, e.g. blackhole, neutrino, dark matter, and dark energy. Also, how did the Universe begin and evolve? Eventually, how will it end? We introduce these questions and the front line of research using the current knowledge of physics today. We also introduce the effort to go beyond the current knowledge of physics. We try to have bi-directional discussions instead of one-way lectures.

To understand the relationship between innovations and development

The objectives of this course are threefold. First, it will focus on how science and technology changed international relations. It argues that the development of science and technology in military, health, navigation and other technologies have impacted on the relationship of interstate power relationship and the civilization. Second, it will focus on how international relationship has shaped and directed the course of science and technology development. In this segment, it will take up space and nuclear technologies of which are subject of export control. Third, it will focus on science and technology changed the structure of international trade, finance and intellectual base. It will argue how science and technology has impacted on international governance

The purpose of the course is to introduce fundamentals on road traffic flow science and traffic engineering including traffic flow fundamentals, queuing theory, highway capacity and geometric design/network design, intersection control, Intelligent Transport Systems and its applications. Understand the nature of traffic flow including traffic congestion, traffic accident risk, and influence on general social activities including economy. Traffic engineering measures to alleviate negative impacts to the society should be systematically understood, including highway & street geometric design, traffic flow management and control, and utilization of emerging technologies including Intelligent Transport Systems.

Statistics and biometrics have emerged as crucial disciplines not only in agricultural sciences but also in various other fields. This significance is primarily attributed to three factors: Firstly, advancements in data measurement techniques have facilitated the collection of extensive and diverse biological and agronomic data that were previously unattainable. Secondly, the evolution of data science methodologies has enabled the integration and modeling of such collected data. Thirdly, the enhancement of computational capabilities has empowered the utilization of these methodologies. These advancements have rendered statistical and biometric methods indispensable for extracting insights from the vast and varied biological and agronomic datasets. Throughout this lecture series, a diverse array of biological and agronomic datasets will serve as illustrative examples to demonstrate various analytical methods. Delivered in a hands-on format, utilizing R, Python, and Matlab, the aim is to equip students with practical analysis skills. The initial portion of the course, spanning the first one-third, will focus primarily on techniques for summarizing, visualizing, and modeling relationships within multivariate datasets. In the subsequent one-third, students will delve into linear models, linear mixed models, local regression, and nonlinear models. Finally, in the last segment, students will explore image analysis, machine learning, and deep learning methods. While the course will cover a broad spectrum of methods, ranging from introductory to advanced levels, the emphasis will be on developing the capability to independently conduct analyses rather than on elaborating on the theoretical underpinnings of the methods.

　[概要] 　実践知と叡智の特質と認知過程を支える批判的思考と省察，自伝的記憶，学習過程としての熟達化や経験学習，アンラーニング，そして生涯発達について概説します．さらに，それらをとらえる認知心理学，認知科学と教育学などの関連領域の主要な理論とモデルに関して，研究方法とデータに基づいて検討します． 　あわせて，学校や職場における具体例について，ICTや大規模データ，生成ＡＩの利活用の諸問題も含めて検討します． 　[目標] 　受講生が，実践知と叡智に関する理論，方法論を理解して，自分の研究テーマと関連づけて検討し，研究の展開に結びつけることを目指します．