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教員紹介 本棚紹介

植野 真臣 UENO Maomi

社会知能情報学専攻 知識創産システム学講座
教授

書棚の概略・研究テーマとの関連

主な研究テーマは、人工知能、機械学習、ベイジアン・ネットワーク、ベイズ分類機、ベイズ統計、モデル選択、データ・マイニング、eラーニング、eテスティングなどで、理論開発、システム開発、と実践を同時に行う研究スタイルを行っている.主に、ベイズ統計学、機械学習、ベイジアン・ネットワーク、人間の学習や教育、統計的テスト理論、などの本が多い。また、eラーニングやeテスティングなど社会と関連する研究テーマのために、経営学やマーケティングの書籍も多く収集している.

お薦めの本~ 学部生・一般向け

「知識社会におけるeラーニング」 植野真臣、培風館, 2007

eラーニングは,1.マルチメディア・コンテンツによる教材の提示,2.ネットワーク上での複数の学習者間の相互作用を通した学習活動,3.コンピュータの計算/推論機能による学習支援,という三つの要素の融合による新しい環境での学習を意味し,地理的に分散した人々によって構成された学習共同体の生産的で自律的な協調的学習活動である。
本書では,このeラーニングの理論と実際について,実践例を通して詳しく解説している。

「ベイジアンネットワーク概説」 繁桝算男、植野真臣、本村陽一、培風館, 2006

ベイジアンネットワークとは、複数の事象の確率的な因果関係をモデル化する手法であり、因果関係を有向グラフで、その強さを条件付き確率で表すのが特徴である。本書は、ベイジアンネットワークに関する数理的な基礎と各種モデルの応用について簡潔にまとめた初の概説書である。はじめにグラフ理論、確率、因果推論を説明した後、モデル化の数理、確率推論アルゴリズムについて丁寧に解説し、最終章で実際の問題への応用を紹介する。分野を限定することなく、広くベイジアンネットワークの初学者にお勧めする好著である。

「心の社会」 マーヴィン・ミンスキー、産業図書、1990

人工知能の初期からの権威で、フレーム理論の提案者、マーヴィン・ミンスキー教授のこれまでの研究をまとめたものである。当初のフレーム理論では、あるものを見ようとするフレームが状況によって不偏である、という弱点があった。また、脳神経網理論では、フレーム理論は説明できなかった。ここで提案されている理論は、これら二つの理論を超越して統合できるものであり、「知能とは?」という根源的興味に深く答えることのできる一冊である。

お薦めの本~ 修士課程向け

「Bayesian Theory」 J.M. Bernardo and Q.F.M. Smith, John Wiley & Sons, 1993

ベイズ統計学の名著。ベイズ理論の基礎を学習するには非常によい。

「Bayesian inference in statistical analysis」 G.E.P. Box & G.C. Tiao , John Wiley & Sons, 1992

1.より少し応用の教科書であるが、漸近展開などベイズ統計やベイズ情報科学に係る情報が詳しく書かれており、必見である。

「Bayesian Artificial Intelligence」 K.B. Korb and A.E. Nicholson, Chapman & Hall, 2004

ベイズ理論を用いた人工知能の入門書。広い範囲で浅く書かれている入門書。

お薦めの本~ 博士課程向け

「Bayesian networks and Decision Graphs」 F.V. Jensen & T.D. Nielsen, Springer,2007

ベイジアン・ネットワークの解説書であり、ベイズ統計学との相性が良い。また、理解が難しいJunction Treeアルゴリズムの解説もわかりやすく書かれており、ベイジアン・ネットワークを学習したい人が一度は読む必要がある名著。

「Computation, Causation, and Discovery」 C.Glymour and G.F. Cooper, The AAAI Press, (1999)

現実世界の因果関係を自動的に発見できる、ということは人工知能の夢である。これまで、そのような役割は研究者が行ってきた。ここでは、因果発見に関する理論を基礎から整理されており、数学、統計学、人口知能、哲学、認知科学に係る因果分析の研究が統一的に結集している。

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