※ʻ＿@econʼ の後に ʻ.kyushu-u.ac.jpʼ を加えてください。

近年、機械学習に代表されるように大量の情報を収集・認識し活用する技術が目覚ましい発展を遂げています。私の学部担当講義「情報システム」では、機械学習の技術（特に教師あり学習と教師なし学習）の背後にある統計的モデリング手法やアルゴリズムの基礎について学びます。
　3年次のゼミでは、専門書の輪講とディスカッションを通して機械学習（情報の解析と利活用の手法）と数理最適化（意思決定の手法）の基礎について学びながら、並行してコンピュータを用いた演習を行います。4年次のゼミでは、各自（あるいは数人のグループ）で興味のあるテーマを設定し3年次に学んだ知識を用いて数理的な立場から検討し解決を試みます。対象とするテーマについては、特定の領域に限定せず社会科学や工学などの幅広い領域から設定してもらえればと思います。一緒に考えていきましょう。