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ページの先頭です。 メニューを飛ばして本文へ メニュー メニュー メニュー 県立広島大学 受験生の皆さま 在学生の皆さま 卒業生の皆さま 地域・企業の皆さま 研究者の皆さま 教職員の皆さま Javascriptが無効のため、文字の大きさ・背景色を変更する機能を使用できません。 受験生特設サイトWEB版大学案内 資料請求 交通アクセス 文字サイズ 拡大 標準 Languages English 中文簡体 中文繁体 &#54620;&#44397;&#50612; 日本語 検索 Googleカスタム検索 検索対象 すべて ページ PDF 大学概要 大学概要 理念 理念 基本理念 大学教育研究上の目的 全学人材育成目標 県立広島大学の3つの方針(ポリシー) 県立広島大学 学修成果測定・評価の方針(アセスメント・ポリシー) 教育の特色 学長メッセージ 大学の概要 大学の概要 沿革 教職員数 学章・ロゴマーク・大学歌 大学の取組 大学情報の公表 大学情報の公表 設置認可届出書類等の公表について 教育情報の公表 調達・入札・契約情報 教職員の公募 法人情報 広報 トピックス 教育 教育                                            けんひろ×データサイエンス 大学教育再生加速プログラム(AP) 文部科学省 平成26年度「大学教育再生加速プログラム」に採択されました 産業界等との連携による中国・四国地域人材育成事業 大学教育改革支援プログラム 学部・大学院・専攻科 学部・大学院・専攻科 学部 地域創生学部 地域創生学部 地域創生学科 地域文化コース 地域創生学科 地域産業コース 地域創生学科 健康科学コース 生物資源科学部 生物資源科学部 地域資源開発学科 生命環境学科 生命科学コース 環境科学コース 保健福祉学部(2021年度~) 保健福祉学部(2021年度~) 保健福祉学科 看護学コース 保健福祉学科 理学療法学コース 保健福祉学科 作業療法学コース 保健福祉学科 コミュニケーション障害学コース 保健福祉学科 人間福祉学コース 人間文化学部 人間文化学部 国際文化学科 健康科学科 経営情報学部 経営情報学部 経営学科 経営情報学科 生命環境学部 生命環境学部 生命科学科 環境科学科 保健福祉学部(~2020年度) 保健福祉学部(~2020年度) 看護学科 理学療法学科 作業療法学科 コミュニケーション障害学科 人間福祉学科 大学院・専攻科 総合学術研究科 総合学術研究科 人間文化学専攻 情報マネジメント専攻 生命システム科学専攻 保健福祉学専攻 経営管理研究科・HBMS 助産学専攻科 学生生活・就職支援 学生生活・就職支援 学生生活 学生生活 クラブ・サークル活動 ピア・サポート 日常生活 学生相談室 ハラスメントの防止について 学生生活についての諸注意 健康管理 学生表彰 各種調査研究報告 キャンパスカレンダー 各種証明書・届出 授業料・奨学金 緊急災害時の対応 学生生活支援 就職支援 就職支援 キャリアセンターNAVI けんひろNAVI(※学内限定) 研究・地域連携・国際交流 研究・地域連携・国際交流 研究者・研究紹介 研究者・研究紹介 研究費等の採択実績 研究者紹介名簿(所属別) 重点研究事業 研究関連情報 研究関連情報 動物実験等に関する情報 研究関連規程 研究倫理に関する情報 産学官連携 産学官連携に関わる諸制度 産学官連携による実績 相談窓口・受付 研究者紹介 研究費等の採択実績 重点研究事業 本学教職員に対する兼業等許可申請 国際交流センター 長期留学 短期海外研修 留学支援 留学生ガイドブック 入試情報 入試情報 学部入試 学部入試 入学者選抜日程 入試の変更点 入学者選抜要項 学生募集要項 過去の試験問題 入試に関するお知らせ--> 専攻科入試 専攻科入試 入学者選抜日程 学生募集要項 入試に関するお知らせ--> 大学院入試 大学院入試 入学者選抜日程(総合学術研究科) 学生募集要項(総合学術研究科) 入学者選抜日程・学生募集要項(経営管理研究科(HBMS)) 入試に関するお知らせ--> 出願・合格発表・入学手続 出願・入学手続サイト 合格発表 大学説明会 オープンキャンパス(WEB) オープンキャンパス(来場型) キャンパス見学 進学相談会 「受験上の配慮」等について 特例措置について 入学者選抜試験における個人成績の開示 就職・キャリア支援 キャリアセンターNAVI 授業料・奨学金・保険 授業料・奨学金・保険 入学料・授業料等 国の高等教育の修学支援制度(日本学生支援機構(給付型)) 日本学生支援機構(貸与型) 大学独自の授業料減免・徴収猶予 地方公共団体・公益法人等の奨学金 学研災保険・学研賠保険 科目等履修生・聴講生・研究生 パンフレット 現在地 トップページ > 研究者の方 > 研究者・研究紹介 > 研究者紹介 > 市村 匠(いちむら たくみ) 研究者紹介 本文 市村 匠(いちむら たくみ) 印刷用ページを表示する 2022年4月1日更新 Tweet 研究者紹介 所属:地域創生学部 地域創生学科 地域産業コース 職位:教授 学位:博士(工学)  研究室:県立広島大学広島キャンパス1631号室 E-mail:ichimura@(@の後にを付けて送信ください) 研究内容:https://researchmap.jp/takumiichimura 研究に関する自己PR ニューラルネットワーク,進化計算,強化学習,ファジィシステムなど,コンピューテーショナル・インテリジンス分野に関し,理論,設計,アプリケーションの開発研究を行っている。 研究テーマ 構造適応型深層学習に関する理論・応用研究,ユーザ参加型スマートフォン情報収集及び主観的情報の分析,感情志向型インタフェース 研究の特徴・内容 構造適応型深層学習法は,モデルを構築中に,入力データに適応したネットワーク構造を自動で構築するアルゴリズムで,高い精度をもつ深層学習装置を構築できる,独自に開発したアルゴリズムである。ユーザ参加型スマートフォン情報収集は,多次元主観的情報を収集し,分析する計算知能システムで,データ分析に群知能を用いた手法もある。感情志向型インタフェースは,対話中に含まれる感情を分析し,顔表情で感情を表現するインタフェースである。 受験を検討している方々へ ラズベリーパイは,超小型のシングルボードコンピューターとして知られ,センサーを接続し,データを蓄積し,ホームページで可視化することができる。温度センサーを接続し,部屋の温度を記録するシステムの開発や,Webカメラで撮影した画像をAIで解析する等の実験を公開講座で行ってきた。身近なデータには,理論だけでは理解できない事象が含まれている。これらを取り扱うための理論,実践力を身に着けることができる研究室です。 連携協力を検討している方々へ 1)構造適応型深層学習装置 人工知能に代表されるDeepLearning(深層学習)に関する理論的な研究,応用研究を行っている。構造適応型学習法を提案し,これまでに多くのプロジェクトや共同研究を実施し,高い評価を得ている。構造適応型深層学習法は,モデルを構築中に,入力データに適応したネットワーク構造を自動で構築するアルゴリズムで,高い精度をもつ深層学習装置を構築できる,独自に開発したアルゴリズムである。提案した手法は,ベンチマークテストだけでなく,医療,土木などの我々の生活に関する領域で,高精度な人工知能手法の開発に成功している。 2)スマート機器による情報収集及びデータ分析 Androidスマートタブレットを用いて,写真,コメント,評価などの多次元主観的情報を収集し,分析する計算知能システムを開発している。また,アリの採餌行動を模倣し群知能アルゴリズムを用いてリコメンドシステムを開発し,SNSにおける効率的な情報発信手法を提案した(文科省サイト: https://www.mext.go.jp/component/a_menu/science/detail/__icsFiles/afieldfile/2017/01/06/1372559_03_01.pdf)。 3)感情指向型インタフェース 対話中における自然言語や顔表情を分析するインタフェースを開発した。複雑な感情だけでなく,気分の時間的変化にも対応できる。AIスピーカーを用いて問診対話システムを開発している。 論文リスト 著書 知財リスト [1]検出パラメタ生成装置、検出パラメタ生成方法、検出パラメタ生成プログラム、オブジェクト検出装置、オブジェクト検出方法、およびオブジェクト検出プログラム,市村匠,鎌田真,多羅尾直,山口亮,特開2021-026506 [2]ヘルスケアデータ分析システム、ヘルスケアデータ分析方法、ヘルスケアデータ分析プログラム、学習済みモデル、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム,市村匠,鎌田真,原田俊英,特開2020-004126 [3]異種データ深層学習装置、異種データ深層学習方法、および異種データ深層学習プログラム,市村匠,鎌田真,特開2019-074946  本学で出願した特開のみ キーワード 構造適応型深層学習,ユーザ参加型スマートフォン情報分析,感情志向型インタフェース,群知能,医療情報 関連するSDGs項目 関連情報  スマートテクノロジー新技術説明会動画:https://www.youtube.com/watch?v=LWAl10TlsjY PDF形式のファイルをご覧いただく場合には、Adobe社が提供するAdobe Readerが必要です。 Adobe Readerをお持ちでない方は、バナーのリンク先からダウンロードしてください。(無料) 所属別一覧 研究者紹介 このページを見ている人はこんなページも見ています AI(人工知能)はこんなページもおすすめします 大学概要 理念 学長メッセージ 大学の概要 大学の取組 大学情報の公表 調達・入札・契約情報 教職員の公募 法人情報 広報 トピックス 教育 学部・大学院・専攻科 学部 地域創生学部 生物資源科学部 保健福祉学部(2021年度から) 人間文化学部 経営情報学部 生命環境学部 保健福祉学部(2020年度まで) 大学院・専攻科 総合学術研究科 経営管理研究科・HBMS 助産学専攻科 学生生活・就職支援 学校生活 クラブ・サークル活動 ピア・サポート 日常生活 学生相談室 ハラスメントの防止について 学生生活についての諸注意 健康管理 学生表彰 各種調査研究報告 キャンパスカレンダー 各種証明書・届出 授業料・奨学金 緊急災害時の対応 学生生活支援 就職支援 キャリアセンターNAVI 研究・地域連携・国際交流 研究者・研究紹介 研究関連情報 産学官連携 産学官連携に関わる諸制度 産学官連携による実績 相談窓口・受付 研究者紹介 研究費等の採択実績 重点研究事業 本学教職員に対する兼業等許可申請 国際交流センター 長期留学 短期海外研修 留学支援 留学生ガイドブック 入試情報 学部入試 専攻科入試 大学院入試 出願・入学手続サイト 合格発表 大学説明会 オープンキャンパス(WEB) オープンキャンパス(来場型) キャンパス見学 進学相談会 「受験上の配慮」等について 特例措置について 入学者選抜試験における個人成績の開示 就職・キャリア支援 授業料・奨学金・保険 科目等履修生・聴講生・研究生 パンフレット 受験生の皆さま 在学生の皆さま 卒業生の皆さま 地域・企業の皆さま 研究者の皆さま 教職員の皆さま サイトのご利用について 免責事項 RSSについて 交通アクセス お問い合わせ English 中文簡体 中文繁体 &#54620;&#44397;&#50612; 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