講義１：「線形代数の基礎」
石橋　圭介（国際基督教大学教授）

連立方程式からスタートして，線形代数の基礎としての行列，ベクトルや部分空間の考え方を説明します．さらにそれらの拡張として，劣決定問題としてのネットワーク交流トラフィック推定問題，優決定問題としての線形重回帰問題を紹介します．

 

【講師略歴】
博士（情報理工学）（東京大学，2005年）．NTT研究所を経て，2018年から国際基督教大学准教授．2023年同教授．専門は，インターネットデータ分析 ，情報ネットワーク．電子情報通信学会フェロー，日本ソフトウェア科学会，IEEE会員．

講義２：「通信トラヒック理論の基礎」
木村　達明（同志社大学准教授)

道路や病院の窓口，スーパーのレジなどで日常的に見られる「混雑や待ち」の現象は，我々が利用しているコンピュータシステムおよび通信ネットワークでも同様に発生しており，その性能や品質に大きな影響を与えています．本講演では，こうした情報通信システムの性能解析に用いられる「通信トラヒック理論」に焦点を当て，数学的なツールであるポアソン過程および待ち行列理論の基礎を紹介します．

 

【講師略歴】
博士（情報学）（京都大学，2017年）．NTT 研究所，大阪大学を経て，2023年から同志社大学准教授．専門は，数理モデルを用いた情報通信システムの解析と制御．電子情報通信学会，日本オペレーションズ・リサーチ学会，IEEE 各会員．

講義３：「データの類似度を測るための距離の話　―直線・平面から点の距離―」
神野　健哉（東京都市大学教授）

近年注目を集めている機械学習，人工知能ではデータの分類が与えられたデータセットから学習によって分類能力を有するようになります． 様々なデータを学習によって分類ができるという話だけを聞くと非常に高度な数学を使用してデータを分類しているように感じる人も多いですが，その基本となるのは高校数学で学ぶ直線・平面と点の距離が基本です．本講義ではこれらの直線・平面から点の距離をどのように分類に使われているのか，またデータの類似度を測る距離とはどのようなものかということを高校数学の知識で概説します．

 

【講師略歴】
博士（工学）（法政大学，1996年）．上智大学，日本工業大学を経て，2018年より東京都市大学教授．専門は非線形工学，進化計算最適化，人工ニューラルネットワーク，機械学習．電子情報通信学会フェロー，IEEE，情報処理学会，信号処理学会，進化計算学会 会員．

トークセッション「ICTのための数学の高大接続」

第1回目の講師と第2回目の講師陣と学生を交えたトークセッションを行います。
国際基督教大学　石橋　圭介教授
同志社大学　木村　達明准教授
東京都市大学　神野　健哉教授
東京都立大学　会田　雅樹教授
司会：東京都市大学　塩本　公平教授

 

会田 雅樹（東京都立大学教授)
【講師略歴】
博士（工学）（東京大学，1999年）．NTT研究所を経て，2007年から東京都立大学教授．専門は，オンラインユーダダイナミクス，ソーシャル・ネットワーク ，情報ネットワーク．電子情報通信学会フェロー，IEEEシニア会員．