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２この講義では、AI開発に関連する人工知能プログラミングや機械学習についてPythonによるプログラミング演習を通して学ぶ。具体的には、AI開発に必要な技術である人工知能プログラミングの概論とその基本的な手法、その応用事例を解説する。AI・機械学習を応用した事例として、画像処理分野からは画像認識、画像生成、顔検出や人体姿勢推定、物体検出、自然言語処理分野からはテキスト解析、テキストの視覚化、文章生成、機械翻訳を取り上げる。単位数専攻授業科目・担当教員２２２　２２経済情報専攻博士課程（後期）（経済情報分野）※２０２4年度開講科目については、変更する場合があります。教授 教授 阿部 邦美齊藤 善弘准教授 稲垣 雅一准教授 鈴木 貴晶教授 教授 教授 山本 英子新谷 虎松髙橋 友和教授 教授 教授 河野 公洋加納 正二村松 潤一教授 齊藤 善弘教授 阿部 邦美39コンピュータや通信ネットワークを取り扱う情報科学の基礎理論としては、暗号理論、通信理論、制御理論、確率過程論など様々なものが挙げられるが、この講義では、情報システムに関連する数理モデルを取り上げ、その解析方法について、２つの異なる観点からオムニバス形式で論じる。本講義では、様々な公共政策について経済学的な観点から分析・評価する。この講義は理論と実証の２つのパートに分かれる。理論パートにおいては、研修医の配属問題や待機児童問題、臓器移植患者とドナーのマッチング問題など、公共政策と関連する重要な資源配分問題に対して経済学がどのように理論的にアプローチをし有効な制度の設計と社会実装につなげているのか最新の論文等を用いて学ぶ予定である。実証パートにおいては公共政策に対してデータを用いて分析・評価を行っている費用便益分析、社会的割引率の計測、環境評価、エビデンスに基づく政策形成（EBPM：Evidence-based Policy Making）などのトピックについて基礎的な文献や最新の論文からいくつかを取りあげ講義する。本講義では、岐阜エリアの様々な地域産業について、貿易、金融、マーケティングの専門家による大学院レベルの視点から学ぶ。地域における様々な産業が、海外への進出、海外での市場展開など各担当教員の各１0回の座学により、グローバルな戦略を学ぶ。対象とする産業については、履修者とも相談の上決める。自然科学や社会科学に現れる様々な現象に対し、数学的手法を用いて数理モデルを構築し、コンピュータ・シミュレーションにより、数理現象を解明することが多々ある。数理モデルには、微分方程式で記述される決定論的モデルと、マルコフ連鎖や拡散過程などの確率的モデルがある。講義では、これらの数理モデルを取り上げながら、数理手法とその適用に関する技術的な問題、近似と誤差および安定性について解説する。現在の科学技術計算分野で現れる大規模（行列の次元数が大きい）線形問題に対する数値解法は、メモリ上の制約から、反復解法が必要不可欠かつ重要である。実際、直接法で扱える行列サイズは高々１00万次元に対して、最近では反復解法は１00億次元を超えるサイズの問題に適用され始めている。本講義では、反復解法の中でも現代の潮流である先進的な反復型数値解法（Krylov空間法とその発展型）、および収束性を加速するための前処理技法について修得する。また、実際の流体シミュレーションの問題を取り上げ、修得した数値解法、前処理技法を用いてシミュレーション実験を行う。情報システムとモデル公共政策への理論的・実証的アプローチAI開発と機械学習地域産業のグローバル化計算数理高性能コンピューティング講義内容