2024/09/30 更新

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タケウチ　ジユンイチ
竹内 純一
TAKEUCHI JUNNICHI
所属
システム情報科学研究院 情報学部門 教授
情報基盤研究開発センター （併任）
工学部 電気情報工学科（併任）
システム情報科学府 情報理工学専攻（併任）
マス・フォア・イノベーション連係学府 （併任）
理学部 物理学科（併任）
職名
教授
プロフィール
多量のデータから知識を抽出するための機械学習技術について，主に以下の三つの項目について研究している． 1. MDL原理 学習理論の基本問題であるモデル選択に関して，確率的コンプレキシティ(SC = Stochastic Complexity) の研究を行っている．SC はデータに含まれる情報量を測る規準であり，モデル選択の範囲を超えて，学習に関する指導原理をなす． 2. 深層学習の理論 深層学習はその有用性の高さから広く普及しているが，その理論基盤は確立していない．主としてMDL原理に基づく理論の研究を行っている． 3. 情報幾何 情報幾何は，確率分布のなす集合の幾何学的性質を考察し，統計的推測に対して直感的理解を得る方法である．本研究では，特に Bayes 予測法の解析，Markov モデルの幾何学の考察等を行っている． 4. 応用 サイバーアタックなどのセキュリティインシデントを通信ログから検知／予測する問題とMRIのデータ処理技術について機械学習の立場から手がけている．
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外部リンク

学位

  • 博士(工学)

経歴

  • 1989年-2006年 NEC 中央研究所   

    1989年-2006年 NEC 中央研究所

研究テーマ・研究キーワード

  • 研究テーマ： 情報論的学習理論とその応用

    研究キーワード： 機械学習，情報理論，確率的コンプレキシティ，情報幾何，機械学習，超解像，サイバーセキュリティ，磁気共鳴画像法

    研究期間： 2006年4月

受賞

  • 先端技術大賞フジサンケイビジネスアイ賞

    2005年5月   データマイニングに基づくセキュリティ・インテリジェンス技術の研究開発

  • SITA奨励賞

    1998年1月   情報理論とその応用学会   論文``Asymptotically minimax regret for exponential families''に対して

論文

  • Consolidating Packet-Level Features for Effective Network Intrusion Detection: A Novel Session-Level Approach 査読 国際誌

    @K. Miyamoto, @M. Iida, @C. Han, @T. Ban, @T. Takahashi @J. Takeuchi

    IEEE Access   ( 11 )   132792 - 132810   2023年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1109/ACCESS.2023.3335600.

  • Approximate Spectral Decomposition of Fisher Information Matrix for Simple ReLU Networks 査読 国際誌

    @Yoshinari Takeishi, @Masazumi Iida, @Junichi Takeuchi

    Neural Networks   164   691 - 706   2023年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Scalable and Fast Algorithm for Constructing Phylogenetic Trees with Application to IoT Malware Clustering 査読 国際誌

    #T. He, @C. Han, @R. Isawa, @T. Takahashi, @S. Kijima, @J. Takeuchi

    IEEE Access   11   8240 - 8253   2023年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Real-time Detection of Global Cyberthreat Based on Darknet by Estimating Anomalous Synchronization Using Graphical Lasso 査読 国際誌

    #Chansu HAN, @Jumpei SHIMAMURA, @Takeshi TAKAHASHI, @Daisuke INOUE, @Jun'ichi TAKEUCHI, @Koji NAKAO

    IEICE Transactions   Vol.E103-D ( No.10 )   2020年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Minimum Description Length Principle in Supervised Learning With Application to Lasso 査読 国際誌

    @Masanori Kawakita, @Jun'ichi Takeuchi

    IEEE Transactions on Information Theory   66 ( 7 )   4245 - 4269   2020年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1109/TIT.2020.2998577

    その他リンク： https://ieeexplore.ieee.org/document/9103589

  • An Improved Analysis of Least Squares Superposition Codes with Bernoulli Dictionary 査読 国際誌

    @Yoshinari Takeishi, @Jun'ichi Takeuchi

    Japanese Journal of Statistics and Data Science   2019年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • A Note on Model Selection for Small Sample Regression 査読 国際誌

    @Masanori Kawakita, @Jun'ichi Takeuchi

    Machine Learning   106 ( 11 )   1839 - 1862   2017年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Least Squares Superposition Codes with Bernoulli Dictionary are Still Reliable at Rates up to Capacity 査読 国際誌

    @Yoshinari Takeishi, @Masanori Kawakita, @Jun'ichi Takeuchi

    IEEE Transactions on Information Theory   60 ( 5 )   2737 - 2750   2014年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Safe Semi-supervised Learning Based on Weighted Likelihood 査読 国際誌

    @Masanori Kawakita, @Jun'ichi Takeuchi

    Neural Networks   53   146 - 164   2014年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Properties of Jeffreys mixture of Markov Sources 査読 国際誌

    Jun'ichi Takeuchi, Tsutomu Kawabata, Andrew R. Barron

    IEEE transactions on Information Theory   59 ( 1 )   438 - 457   2013年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • A Unifying Framework for Detecting Outliers and Change Points from Non-Stationary Time Series Data 査読 国際誌

    J. Takeuchi & K. Yamanishi

    IEEE transactions on Knowledge and Data Engineering   2006年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • α-Parallel Prior and Its Properties 査読 国際誌

    J. Takeuchi & S. Amari

    IEEE transactions on Information Theory   2005年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • On-line Unsupervised Oultlier Detection Using Finite Mixtures with Discounting Learning Algorithms 査読 国際誌

    K. Yamanishi, J. Takeuchi, G. Williamas, & P. Milne

    Data Mining and Knowleged Discovery Journal   2004年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • The Lob-Pass problem 査読 国際誌

    J. Takeuchi, N. Abe, & S. Amari

    Journal of Computer and System Sciences   2000年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Characterization of the Bayes estimator and the MDL estimator for exponential families 査読 国際誌

    J. Takeuchi

    IEEE transactions on Information Theory   1997年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Brain Tumor Classification using Under-Sampled k-Space Data: A Deep Learning Approach 査読 国際誌

    Sultana, T; Kurosaki, S; Jitsumatsu, Y; Kuhara, S; Takeuchi, J

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   Vol.E106-D ( No.11 )   183 - 1841   2023年11月   （ ISSN:0916-8532 eISSN:1745-1361 ）

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEICE Transactions on Information and Systems  

    We assess how well the recently created MRI reconstruction technique, Multi-Resolution Convolutional Neural Network (MRCNN), performs in the core medical vision field (classification). The primary goal of MRCNN is to identify the best k-space undersampling patterns to accelerate the MRI. In this study, we use the Figshare brain tumor dataset for MRI classification with 3064 T1-weighted contrast-enhanced MRI (CE-MRI) over three categories: meningioma, glioma, and pituitary tumors. We apply MRCNN to the dataset, which is a method to reconstruct high-quality images from under-sampled k-space signals. Next, we employ the pre-trained VGG16 model, which is a Deep Neural Network (DNN) based image classifier to the MRCNN restored MRIs to classify the brain tumors. Our experiments showed that in the case of MRCNN restored data, the proposed brain tumor classifier achieved 92.79% classification accuracy for a 10% sampling rate, which is slightly higher than that of SRCNN, MoDL, and Zero-filling methods have 91.89%, 91.89%, and 90.98% respectively. Note that our classifier was trained using the dataset consisting of the images with full sampling and their labels, which can be regarded as a model of the usual human diagnostician. Hence our results would suggest MRCNN is useful for human diagnosis. In conclusion, MRCNN significantly enhances the accuracy of the brain tumor classification system based on the tumor location using under-sampled k-space signals.

    DOI： 10.1587/transinf.2022EDP7198

    Web of Science

    Scopus

  • Generating Labeled Training Datasets Towards Unified Network Intrusion Detection Systems 査読 国際誌

    Ishibashi, R; Miyamoto, K; Han, CS; Ban, T; Takahashi, T; Takeuchi, J

    IEEE ACCESS   10   2169 - 3536   2022年5月   （ ISSN:2169-3536 ）

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEEE Access  

    It is crucial to implement innovative artificial intelligence (AI)-powered network intrusion detection systems (NIDSes) to protect enterprise networks from cyberattacks, which have recently become more diverse and sophisticated. High-quality labeled training datasets are required to train AI-powered NIDSes; such datasets are globally scarce, and generating new training datasets is considered cumbersome. In this study, we investigate the possibility of an approach that integrates the strengths of existing security appliances to generate labeled training datasets that can be leveraged to develop brand-new AI-powered cybersecurity solutions. We begin by locating communication flows that the deployed NIDSes detect as suspicious, investigating their causal factors, and assigning appropriate labels in a universal format. Then, we output the packet data in the identified communication flows and the corresponding alert-type labels as labeled data. We demonstrate the effectiveness of the labeling scheme by evaluating classification models trained with the labeled dataset we generated. Furthermore, we provide case studies to examine the performance of several commonly used NIDSes and on practical approaches to automating the security triage process. Labeled datasets in this study are generated using public datasets and open-source NIDSes to ensure the reproducibility of the results. The datasets and the software tools are made publicly accessible for research use.

    DOI： 10.1109/ACCESS.2022.3176098

    Web of Science

    Scopus

  • <i>Dark-TRACER</i>: Early Detection Framework for Malware Activity Based on Anomalous Spatiotemporal Patterns 査読 国際誌

    Han, CS; Takeuchi, J; Takahashi, T; Inoue, D

    IEEE ACCESS   10   13038 - 13058   2022年1月   （ ISSN:2169-3536 ）

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEEE Access  

    As cyberattacks become increasingly prevalent globally, there is a need to identify trends in these cyberattacks and take suitable countermeasures quickly. The darknet, an unused IP address space, is relatively conducive to observing and analyzing indiscriminate cyberattacks because of the absence of legitimate communication. Indiscriminate scanning activities by malware to spread their infections often show similar spatiotemporal patterns, and such trends are also observed on the darknet. To address the problem of early detection of malware activities, we focus on anomalous synchronization of spatiotemporal patterns observed in darknet traffic data. Our previous studies proposed algorithms that automatically estimate and detect anomalous spatiotemporal patterns of darknet traffic in real time by employing three independent machine learning methods. In this study, we integrated the previously proposed methods into a single framework, which we refer to as Dark-TRACER, and conducted quantitative experiments to evaluate its ability to detect these malware activities. We used darknet traffic data from October 2018 to October 2020 observed in our large-scale darknet sensors (up to /17 subnet scales). The results demonstrate that the weaknesses of the methods complement each other, and the proposed framework achieves an overall 100% recall rate. In addition, Dark-TRACER detects the average of malware activities 153.6 days earlier than when those malware activities are revealed to the public by reputable third-party security research organizations. Finally, we evaluated the cost of human analysis to implement the proposed system and demonstrated that two analysts can perform the daily operations necessary to operate the framework in approximately 7.3 h.

    DOI： 10.1109/ACCESS.2022.3145966

    Web of Science

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  • Leveraging Machine Learning Techniques to Identify Deceptive Decoy Documents Associated With Targeted Email Attacks 査読 国際誌

    @B. Sun, @T. Ban, @C. Han, @T. Takahashi, @K. Yoshioka, @J. Takeuchi, @A. Sarrafzadeh, @M. Qiu, @D. Inoue

    IEEE Access   9   87962 - 87971   2021年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1109/ACCESS.2021.3082000

  • A unified global convergence analysis of multiplicative update rules for nonnegative matrix factorization 査読 国際誌

    @Norikazu Takahashi, @Jiro Katayama, @Masato Seki, @Jun'ichi Takeuchi

    Computational Optimization and Applications   2018年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： https://doi.org/10.1007/s10589-018-9997-y

  • Behavior-Based Method for Detecting Distributed Scan Attacks in Darknets 査読 国際誌

    Yaokai Feng, Yoshiaki Hori, Kouichi Sakurai, Jun'ichi Takeuchi

    Journal of Information Processing   21 ( 3 )   527 - 538   2013年6月

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    記述言語：英語  

  • Stochastic complexity, channel capacity, and universal portfolio 査読 国際誌

    Jun'ichi Takeuchi

    Journal of Math-for-Industry, vol. 2, 2010, pp. 213-225, 2010   2010年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Equiaffine structures on statistical manifolds and Bayesian statistics 査読 国際誌

    H. Matsuzoe, J. Takeuchi & S. Amari

    Differential Geometry and Its Applications   24 ( 6 )   567 - 578   2006年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Polynomial Learnability of Stochastic Rules with respect to the KL-divergence and Quadratic Distance 査読 国際誌

    N. Abe, J. Takeuchi, & M. Warmuth

    IEICE transactions (D)   2001年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Efficient distribution-free population learning of simple concepts 国際誌

    A. Nakamura, J. Takeuchi, & N. Abe

    Annals of Mathematics and Artificial Intelligence   1998年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Improved sample complexity bounds for parameter estimation 査読 国際誌

    J. Takeuchi

    IEICE transactions (D)   1995年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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書籍等出版物

  • ``An introduction to the minimum description length principle.'' (A chapter of ``A Mathematical Approach to Research Problems of Science and Technology,'' pp. 279-296, Ryuei Nishii, Shin-ichiro Ei, Miyuki Koiso, Hiroyuki Ochiai, Kanzoh Okada, Shingo Saito, Tomoyuki Shira (editors))

    Jun'ichi Takeuchi（担当：共著）

    Springer  2014年7月 

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    記述言語：英語   著書種別：一般書・啓蒙書

  • 統計的モデリング/情報理論と学習理論

    若山正人(編)，小西貞則(著)，竹内純一(著)（担当：共著）

    講談社  2008年9月 

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    記述言語：日本語   著書種別：学術書

講演・口頭発表等

  • On Fisher Information Matrix for Simple Neural Networks With Softplus Activation 国際会議

    #M. Iida, @Y. Takeishi, @J. Takeuchi

    The 2022 IEEE International Symposium on Information Theory  2022年7月 

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    開催年月日： 2022年6月 - 2022年7月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Espoo, Finland   国名：フィンランド共和国  

  • Automated Detection of Malware Activities Using Nonnegative Matrix Factorization 国際会議

    @C. Han, @J. Takeuchi, @T. Takahashi, @D. Inoue

    The 20th IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications  2021年10月 

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    開催年月日： 2021年10月

    記述言語：英語  

    開催地：Shenyang   国名：中華人民共和国  

  • Investigating Behavioral Differences between IoT Malware via Function Call Sequence Graphs 国際会議

    #R. Kawasoe, #C. Han, @R. Isawa, @T. Takahashi and @J. Takeuchi

    he 36th ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing  2021年3月 

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    開催年月日： 2021年3月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：その他  

  • On MDL Estimation for Simple Contaminated Gaussian Location Families 国際会議

    #Kohei Miyamoto, @Jun'ichi Takeuchi

    The International Symposium on Information Theory and Its Applications 2020  2020年10月 

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    開催年月日： 2020年10月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Hwaii, USA   国名：アメリカ合衆国  

  • Magnetic Resonance Angiography Image Restoration by Super Resolution Based on Deep Learning 国際会議

    #Shizen Kitazaki, @Masanori Kawakita, @Yutaka Jitsumatsu, @Shigehide Kuhara, @Akio Hiwatashi, @Jun'ichi Takeuchi

    The 2019 World Congress of the European Society for Magnetic Resonance in Medicine and Biology  2019年10月 

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    開催年月日： 2019年10月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Rotterdam, Netherlands   国名：オランダ王国  

  • Dynamics of Damped Approximate Message Passing Algorithms 国際会議

    @Kazushi Mimura, @Jun'ichi Takeuchi

    2019 IEEE Information Theory Workshop  2019年8月 

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    開催年月日： 2019年8月 - 2017年8月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Visby, Gotland, Sweden   国名：スウェーデン王国  

  • Real-Time Detection of Malware Activities by Analyzing Darknet Traffic Using Graphical Lasso 国際会議

    #Chansu Han, @Jumpei Shimamura, @Takeshi Takahashi, @Daisuke Inoue, @Masanori Kawakita, @Jun'ichi Takeuchi, @Koji Nakao

    The 18th IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications  2019年8月 

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    開催年月日： 2019年8月 - 2020年8月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Rotorua   国名：ニュージーランド  

  • Improved MDL Estimators Using Local Exponential Family Bundles Applied to Mixture Families 国際会議

    #Kohei Miyamoto, @Andrew R. Barron, @Jun'ichi Takeuchi

    2019 IEEE International Sympojium on Information Theory  2019年7月 

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    開催年月日： 2019年7月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Paris   国名：フランス共和国  

    その他リンク： https://2019.ieee-isit.org/

  • Information Geometry of The Family of Markov Kernels Defined by A Context Tree 国際会議

    @Jun'ichi Takeuchi, @Hiroshi Nagaoka

    2017 IEEE Information Theory Workshop  2017年10月 

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    開催年月日： 2017年11月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Kaohsiung   国名：台湾  

  • MDL criterion for NMF with Application to Botnet Detection 国際会議

    #Shoma Tanaka, Yuki Kawamura, @Masanori Kawakita, @Jun'ichi Takeuchi

    the 2016 Data Mining and Cybersecurity Workshop, associated with the 23rd International Conference on Neural Information Processing,  2016年10月 

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    開催年月日： 2016年10月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Kyoto   国名：日本国  

  • Botnet Detection Using Graphical Lasso with Graph Density 国際会議

    #Chan-su Han, #Kento Kono, @Masanori Kawakita, @Jun'ichi Takeuchi

    the 2016 Data Mining and Cybersecurity Workshop, associated with the 23rd International Conference on Neural Information Processing,  2016年10月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2016年10月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Kyoto   国名：日本国  

  • An Improved Upper Bound on Block Error Probability of Least Squares Superposition Codes with Unbiased Bernoulli Dictionary 国際会議

    #Yoshinari Takeishi, @Jun'ichi Takeuchi

    2016 IEEE International Symposium on Information Theory  2016年7月 

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    開催年月日： 2016年7月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Barcelona   国名：スペイン  

  • Barron and Cover's Theory in Supervised Learning and Its Application to Lasso 国際会議

    @Masanori Kawakita, @Jun'ichi Takeuchi

    The 33rd International Conference on Machine Learning  2016年6月 

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    開催年月日： 2016年6月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：New York, NY   国名：アメリカ合衆国  

  • Stochastic complexity for tree models 国際会議

    @Jun'ichi Takeuchi, @Andrew R. Barron

    2014 IEEE Information Theory Workshop  2014年11月 

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    開催年月日： 2014年11月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Hobart, Tasmania   国名：オーストラリア連邦  

  • Asymptotically minimax regret for models with hidden variables 国際会議

    @Jun'ichi Takeuchi, @Andrew R. Barron

    2014 IEEE International Symposium on Information Theory  2014年7月 

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    開催年月日： 2014年6月 - 2014年7月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Honolulu, HI   国名：アメリカ合衆国  

  • Asymptotically Minimax Regret by Bayes Mixtures for Non-exponential Families 国際会議

    Jun'ichi Takeuchi, Andrew R. Barron

    2013 IEEE Information Theory Workshop  2013年9月 

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    開催年月日： 2013年9月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Sevilie   国名：スペイン  

  • Least Squares Superposition Codes with Bernoulli Dictionary are Still Reliable at Rates up to Capacity 国際会議

    Yoshinari Takeishi, Masanori Kawakita, Jun'ichi Takeuchi

    2013 IEEE International Symposium on Information Theory  2013年7月 

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    開催年月日： 2013年7月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Istanbul   国名：トルコ共和国  

  • Botnet Detection based on Non-negative Matrix Factorization and the MDL Principle 国際会議

    Sayaka Yamauchi, Masanori Kawakita, Jun'ichi Takeuchi

    the 19th International Conference on Neural Information Processing  2012年11月 

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    開催年月日： 2012年11月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Doha, Qatar   国名：その他  

  • Sparse Superposition Codes with Discrete Dictionary 招待 国際会議

    Jun'ichi Takeuchi, Yoshinari Takeishi

    The 5th Workshop on Information Theoretic Methods in Science and Engineering  2012年8月 

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    開催年月日： 2012年8月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Amsterdam   国名：オランダ王国  

  • Constant Markov Portfolio and Its Application to Universal Portfolio with Side Information 国際会議

    Mariko Tsurusaki, Jun'ichi Takeuchi

    2012 IEEE International Symposium on Information Theory  2012年7月 

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    開催年月日： 2012年7月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Boston, MA   国名：アメリカ合衆国  

  • Stochastic Complexity and Exponential Curvature 招待 国際会議

    Jun'ichi Takeuchi

    The Fourth Workshop on Information Theoretic Methods in Science and Engineering  2011年8月 

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    開催年月日： 2011年8月

    会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Helsinki   国名：フィンランド共和国  

  • Stochastic Interpretation of Universal Portfolio and Generalized Target Classes 国際会議

    Mariko Tsurusaki, Jun'ichi Takeuchi

    2011 IEEE International Symposium on Information Theory  2011年8月 

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    開催年月日： 2011年7月 - 2011年8月

    会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Saint-Petersburg   国名：ロシア連邦  

  • Fisher Information Determinant and Stochastic complexity for Markov Models 国際会議

    Takeuchi

    2009 IEEE International Symposium on Information Theory  2009年7月 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：韓国ソウル   国名：大韓民国  

  • Exponential Curvature of Markov Sources 国際会議

    Takeuchi, Kawabata

    2007 IEEE International Symposium on Information Theory  2007年6月 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Nice   国名：フランス共和国  

  • Packet-Level Intrusion Detection Using LSTM Focusing on Personal Information and Payloads 国際会議

    #S. Kawanaka, @Y. Kashiwabara, @K. Miyamoto, @M. Iida, @C. Han, @T. Ban, @T. Takahashi,@ J. Takeuchi

    The 18th Asia Joint Conference on Information Security  2023年8月 

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    開催年月日： 2023年8月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Virtual   国名：日本国  

  • Flexible Function Estimation of IoT Malware Using Graph Embedding Technique 国際会議

    #K. Oshio, @S. Takada, @C. Han, @A. Tanaka, @J. Takeuchi

    The 27th IEEE Symposium on Computers and Communications  2022年7月 

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    開催年月日： 2022年6月 - 2022年7月

    記述言語：英語  

    開催地：Rhodes Island, Greece   国名：ギリシャ共和国  

  • Malicious Packet Classification Based on Neural Network Using Kitsune Features 国際会議

    @K. Miyamoto, @H. Goto, #R. Ishibashi, @C. Han, @T. Ban, @T. Takahashi, @J. Takeuchi

    The Second International Conference on Intelligent Systems and Patterns Recognition  2022年3月 

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    開催年月日： 2022年3月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：hammamet, Tunisia, and Virtual   国名：チュニジア共和国  

  • Which Packet Did They Catch? Associating NIDS Alerts with Their Communication Sessions 国際会議

    #R. Ishibashi, @H. Goto, @C. Han, @T. Ban, @T. Takahashi, @J. Takeuchi

    The 16th Asia Joint Conference on Information Security  2021年8月 

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    開催年月日： 2021年8月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Virtual   国名：大韓民国  

  • Asymptotic Behavior of Typical Sets and the Smallest High Probability Set 国際会議

    #Munenori Eto, @Masanori Kawakita, @Jun'ichi Takeuchi

    The International Symposium on Information Theory and Its Applications 2018  2018年10月 

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    開催年月日： 2018年10月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Singapore   国名：シンガポール共和国  

  • A Generalized Sufficient Condition for Global Convergence of Modified Multiplicative Updates for NMF 国際会議

    @Norikazu Takahashi, @Jiro Katayama, @Jun'ichi Takeuchi

    2014 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications  2014年9月 

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    開催年月日： 2014年9月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Luzern   国名：スイス連邦  

  • Boundedness of modified multiplicative updates for nonnegative matrix factorization 国際会議

    Jiro Katayama, Norikazu Takahashi, Jun'ichi Takeuchi

    The Fifth IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing  2013年12月 

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    開催年月日： 2013年12月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Saint Martin   国名：アメリカ合衆国  

  • High Dimensional Data Analysis for Botnet Detection 招待 国際会議

    Jun'ichi Takeuchi

    the 19th International Conference on Neural Information Processing  2012年11月 

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    開催年月日： 2012年11月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Doha, Qatar   国名：その他  

  • Information Theoretic Limit of Single Frame Superresolution 国際会議

    Kotaro Yamaguchi, Masanori Kawakita, Norikazu Takahashi, Jun'ichi Takeuchi

    The Third International Conference on Emerging Security Technologies  2012年9月 

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    開催年月日： 2012年9月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Lisbon   国名：ポルトガル共和国  

  • Universal Prediction and Universal Portfolio 国際会議

    Jun'ichi Takeuchi, Mariko Tsurusaki

    The 5th International IMBIC Conference MSAST 2010  2011年12月 

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    開催年月日： 2011年12月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Kolkata   国名：インド  

  • Acceleration Technique for Boosting Classification and Its Application to Face Detection,'' The Third Asian Conference on Machine Learning 国際会議

    M. Kawakita, R. Izumi, J. Takeuchi, Y. Hu, T. Takamori, H. Kameyama

    The Third Asian Conference on Machine Learning  2011年11月 

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    開催年月日： 2011年11月

    会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Taoyuan   国名：台湾  

  • Botnet Detection Using Graphical Model Learning 国際会議

    Jun'ichi Takeuchi

    The 4th International IMBIC Conference MSAST 2010  2010年12月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Kolkata   国名：インド  

  • ポートフォリオのFisher情報量について

    鶴崎真理子，竹内純一

    第33回情報理論とその応用シンポジウム  2010年11月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：長野県長野市   国名：日本国  

  • A note on model selection for small sample regression 国際会議

    Masanori Kawakita, Youko Oie, Jun'ichi Takeuchi

    International Symposium on Information Theory and its Applications 2010  2010年10月 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：韓国ソウル   国名：台湾  

  • ブースティングに関する最近の進展について

    川喜田雅則，竹内純一

    第33回情報理論とその応用シンポジウム  2010年11月 

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    会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：長野県長野市   国名：日本国  

  • スパース構造学習を用いたボットネット検知法の提案とダークネットデータへの適用

    濱崎浩輝、川喜田雅則、竹内純一、井上大介、衛藤将史、中尾康二

    2011年暗号と情報セキュリティシンポジウム  2011年1月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：福岡県北九州市   国名：日本国  

  • γダイバージェンスに基づく異常検知手法の提案とシステムコール発行履歴への適用

    村上慎太郎、川喜田雅則、竹内純一

    電子情報通信学会技術研究報告 ISEC2010-72  2011年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：大阪府大阪市   国名：日本国  

  • ベイズ超解像におけるSIFTを用いたパラメタ推定手法の提案

    清田佳孝、奥村大輔、川喜田雅則、高橋規一、竹内純一

    電子情報通信学会技術研究報告 IE2010-168  2011年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：長崎県   国名：日本国  

  • Universal portfolio and universal source coding 招待

    Jun'ichi Takeuchi, Marko Tsurusaki

    統計数理研究所・研究集会「エルゴード理論、情報理論、計算機科学とその周辺」  2011年3月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：東京都   国名：日本国  

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MISC

  • MDL原理と確率的コンプレキシティ

    竹内 純一

    数学セミナー   2016年8月

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    記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）  

所属学協会

  • 電子情報通信学会

  • IEEE (Information Theory Society)

  • 日本応用数理学会

委員歴

  • 電子情報通信学会情報理論研究専門委員会   専門委員長   国内

    2013年5月 - 2014年5月   

  • 情報理論とその応用学会   評議員   国内

    2010年5月 - 2012年5月   

  • 電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究専門委員会   専門委員   国内

    2010年5月 - 2012年5月   

  • 電子情報通信学会情報論的学習理論時限研究専門委員会   委員長   国内

    2009年5月 - 2010年3月   

  • 情報理論とその応用学会   理事   国内

    2008年5月 - 2010年5月   

  • 情報理論とその応用学会   編集理事   国内

    2008年5月 - 2010年5月   

  • 情報理論とその応用学会   編集理事   国内

    2008年5月 - 2010年5月   

  • 電子情報通信学会情報論的学習理論時限研究専門委員会   副委員長   国内

    2007年5月 - 2009年5月   

  • 電子情報通信学会情報論的学習理論時限研究専門委員会   幹事   国内

    2005年5月 - 2006年5月   

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学術貢献活動

  • International Journal of Mathematics for Industry 国際学術貢献

    2019年5月 - 現在

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    種別：学会・研究会等 

  • 特別研究員等審査会委員及び卓越研究員候補者選考委員会委員

    役割：審査・評価

    独立行政法人日本学術振興会  2019年4月 - 2022年6月

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    種別：審査・学術的助言 

  • Pacific Journal of Mathematics for Industry 国際学術貢献

    2014年5月 - 2019年4月

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    種別：学会・研究会等 

  • Organizer 国際学術貢献

    Workshop on Modern Error Correcting Codes  （ Tokyo Japan ） 2013年8月

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    種別：大会・シンポジウム等 

    参加者数：30

  • Local Co-Chair 国際学術貢献

    The Sixth Workshop on Information Theoritic Methods in Science and Engineering (WITMSE2013)  （ Tokyo Japan ） 2013年8月

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    種別：大会・シンポジウム等 

    参加者数：55

  • 実行委員長

    第35回情報理論とその応用シンポジウム  （ 大分県 ） 2012年12月

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    種別：大会・シンポジウム等 

    参加者数：200

  • 実行委員長

    第12回情報論的学習理論ワークショップ  （ 福岡県福岡市 ） 2009年10月

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    種別：大会・シンポジウム等 

    参加者数：200

  • プログラム委員長

    第10回情報論的学習理論ワークショップ  （ 神奈川県横浜市 ） 2007年11月

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    種別：大会・シンポジウム等 

    参加者数：200

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • Fisher情報行列と記述長最小原理に基づく深層学習の理論と実践

    研究課題/領域番号：23H05492  2023年 - 2027年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(S)

    竹内 純一, 武石 啓成, 三村 和史, 村田 昇, 長岡 浩司

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

    ニューラルネットのFisher情報行列の性質を手掛かりに深層学習の理論基盤についての研究及び実応用の研究を実施する．
    2023年度には2層ニューラルネットの汎化誤差の理論を示す．次に，その結果とFisher情報行列がブロック対角に漸近することを足掛かりに，多層のニューラルネットの汎化誤差解析に取り組む．これは2025年度までの解決を目標とする主要な課題である．これに加え，Fisher情報行列の近似固有値分解に基づいて，勾配法の高速化，自然勾配法の考察，二重降下現象の考察を行う．並行して，理論成果に基づいてMRIの画像再構成アルゴリズムなどの深層学習の実応用に取り組む．

    CiNii Research

  • 量子効果を用いた分割スパース推定アルゴリズムの開発と展開

    研究課題/領域番号：23K03841  2023年 - 2025年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    三村 和史, 竹内 純一

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    担当区分：研究分担者  資金種別：科研費

    スパース性を用いて観測から未知信号を推定する枠組みであるスパース推定では、原信号のサポートがわかれば非零要素の値は比較的容易に求められる。本研究では、横磁場型の量子デバイスを用いたサポート推定の方法を提案し、そのサポート推定手法を、深層学習の技術を用いて古典計算機でシミュレートすることにより、古典計算機で動作する効率的で高速なスパース推定アルゴリズムを開発することを目指す。

    CiNii Research

  • Fisher情報行列と記述長最小原理に基づく深層学習の理論

    研究課題/領域番号：23H00500  2023年 - 2025年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    竹内 純一, 武石 啓成, 三村 和史, 村田 昇, 長岡 浩司

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

    CiNii Research

  • 冠動脈静止期間自動抽出技術と超解像技術による高精細冠動脈MRA撮像技術の研究

    研究課題/領域番号：22K07646  2022年 - 2024年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    久原 重英, 竹内 純一, 天沼 誠, 芝生 春菜, 遠藤 祐太, 小林 邦典

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    担当区分：研究分担者  資金種別：科研費

    冠動脈MRA(磁気共鳴血管撮影法)は、虚血性心疾患における冠動脈の非侵襲的な形態診断法として期待されているが、撮像に煩雑な手順を要するため、高画質化と共に検査の簡素化・短時間化が求められている。
    本研究では、まず冠動脈の静止期間を、自動で正確かつ操作者依存性なく検出できる、１）冠動脈静止期間自動抽出技術（高精度動き検出技術 + 静止期間自動判定技術）の研究を行う。次に少数データから高い空間分解能の冠動脈MRAを再構築できる、深層学習と超解像技術に基づいた、２）高精細画像再構成技術の研究を行い、これらの技術の統合により、より簡便で高精細な画像が得られる、高精細冠動脈MRA撮像技術の完成を目指す。

    CiNii Research

  • 記述長最小原理の深化と応用

    研究課題/領域番号：18H03291  2018年 - 2020年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

  • 圧縮センシングのダンピング付き反復再構成法の解析と応用

    研究課題/領域番号：16K12496  2016年 - 2018年

    科学研究費助成事業  挑戦的萌芽研究

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    担当区分：研究分担者  資金種別：科研費

  • 記述長最小原理の数理と学習理論

    研究課題/領域番号：24500018  2012年 - 2014年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

  • マス・フォア・インダストリ

    2008年 - 2012年

    研究拠点形成費補助金(グローバルＣＯＥ) (文部科学省）

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    担当区分：研究分担者  資金種別：受託研究

  • 情報量概念を基盤とした学習理論の展開

    研究課題/領域番号：19300051  2007年 - 2010年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

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担当授業科目

  • 信号とシステムⅡ

    2024年12月 - 2025年2月   冬学期

  • 信号とシステムⅠ

    2024年10月 - 2024年12月   秋学期

  • 情報論的学習理論Ⅱ

    2024年6月 - 2024年8月   夏学期

  • 情報理論Ⅱ

    2024年6月 - 2024年8月   夏学期

  • 【通年】情報理工学研究Ⅰ

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • 【通年】情報理工学講究

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • 【通年】情報理工学演習

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • 情報理工学読解

    2024年4月 - 2024年9月   前期

  • 数学共創概論Ⅰ

    2024年4月 - 2024年9月   前期

  • 情報理工学論議Ⅰ

    2024年4月 - 2024年9月   前期

  • 情報理工学論述Ⅰ

    2024年4月 - 2024年9月   前期

  • 情報論的学習理論Ⅰ

    2024年4月 - 2024年6月   春学期

  • 情報理論Ⅰ

    2024年4月 - 2024年6月   春学期

  • 信号とシステムⅡ

    2023年12月 - 2024年2月   冬学期

  • 信号とシステムⅠ

    2023年10月 - 2023年12月   秋学期

  • 情報論的学習理論Ⅱ

    2023年6月 - 2023年8月   夏学期

  • 情報理論Ⅱ

    2023年6月 - 2023年8月   夏学期

  • 【通年】情報理工学研究Ⅰ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 【通年】情報理工学講究

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 【通年】情報理工学演習

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 数学共創概論Ⅰ

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • 情報理工学論議Ⅰ

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • 情報理工学論述Ⅰ

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • 情報理工学読解

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • 情報論的学習理論Ⅰ

    2023年4月 - 2023年6月   春学期

  • 情報理論Ⅰ

    2023年4月 - 2023年6月   春学期

  • 信号とシステム

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • 情報論的学習理論Ⅱ

    2022年6月 - 2022年8月   夏学期

  • 情報理工学演習

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報理工学講究

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報理論

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • 数学共創概論Ⅰ

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • 情報論的学習理論Ⅰ

    2022年4月 - 2022年6月   春学期

  • 信号とシステム

    2021年10月 - 2022年3月   後期

  • 情報論的学習理論Ⅱ

    2021年6月 - 2021年8月   夏学期

  • 情報理工学演習

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 数学共創概論Ⅰ

    2021年4月 - 2021年9月   前期

  • 情報理論

    2021年4月 - 2021年9月   前期

  • 情報論的学習理論Ⅰ

    2021年4月 - 2021年6月   春学期

  • 信号とシステム

    2020年10月 - 2021年3月   後期

  • 情報理論（C)

    2020年4月 - 2020年9月   前期

  • 情報理論

    2020年4月 - 2020年9月   前期

  • 情報理論

    2020年4月 - 2020年9月   前期

  • 信号とシステム

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • 情報理論

    2019年4月 - 2019年9月   前期

  • 情報理論（C)

    2019年4月 - 2019年9月   前期

  • 情報理論

    2019年4月 - 2019年9月   前期

  • 信号とシステム

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • 情報理論

    2018年4月 - 2018年9月   前期

  • 情報理論

    2018年4月 - 2018年9月   前期

  • 信号とシステム

    2017年10月 - 2018年3月   後期

  • 情報理論

    2017年4月 - 2017年9月   前期

  • 情報理論

    2017年4月 - 2017年9月   前期

  • 信号とシステム

    2016年10月 - 2017年3月   後期

  • 情報科学

    2016年10月 - 2017年3月   後期

  • 情報理論

    2016年4月 - 2016年9月   前期

  • 情報理論

    2016年4月 - 2016年9月   前期

  • 信号とシステム

    2015年10月 - 2016年3月   後期

  • 情報科学

    2015年10月 - 2016年3月   後期

  • 情報理論

    2015年4月 - 2015年9月   前期

  • 情報理論

    2015年4月 - 2015年9月   前期

  • 信号とシステム

    2014年10月 - 2015年3月   後期

  • 情報理論

    2014年4月 - 2014年9月   前期

  • 情報理論

    2014年4月 - 2014年9月   前期

  • 信号とシステム

    2013年10月 - 2014年3月   後期

  • 情報理論

    2013年4月 - 2013年9月   前期

  • 情報理論

    2013年4月 - 2013年9月   前期

  • 信号とシステム

    2012年10月 - 2013年3月   後期

  • 情報理論

    2012年4月 - 2012年9月   前期

  • 情報理論

    2012年4月 - 2012年9月   前期

  • 情報処理演習I

    2011年10月 - 2012年3月   後期

  • 信号とシステム

    2011年10月 - 2012年3月   後期

  • 情報理論

    2011年4月 - 2011年9月   前期

  • 情報理論

    2011年4月 - 2011年9月   前期

  • 情報基礎論特論

    2010年10月 - 2011年3月   後期

  • 信号とシステム

    2010年10月 - 2011年3月   後期

  • 情報理論

    2010年4月 - 2010年9月   前期

  • 情報理論

    2010年4月 - 2010年9月   前期

  • 信号とシステム

    2009年10月 - 2010年3月   後期

  • 情報理論

    2009年4月 - 2009年9月   前期

  • 情報理論

    2009年4月 - 2009年9月   前期

  • 信号とシステム

    2008年10月 - 2009年3月   後期

  • 情報理論

    2008年4月 - 2008年9月   前期

  • 情報学習理論特論

    2008年4月 - 2008年9月   前期

  • 情報処理演習I

    2007年10月 - 2008年3月   後期

  • 信号とシステム

    2006年10月 - 2007年3月   後期

  • 情報学習理論特論

    2006年4月 - 2006年9月   前期

  • 情報理論

    2006年4月 - 2006年9月   前期

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FD参加状況

  • 2023年4月   役割：参加   名称：【シス情FD】若手教員による研究紹介⑧

    主催組織：部局

  • 2023年1月   役割：参加   名称：【シス情FD】若手教員による研究紹介⑦

    主催組織：部局

  • 2022年10月   役割：参加   名称：【シス情FD】若手教員による研究紹介⑥

    主催組織：部局

  • 2022年6月   役割：参加   名称：【シス情FD】電子ジャーナル等の今後について

    主催組織：部局

  • 2022年4月   役割：参加   名称：【シス情FD】第4期中期目標・中期計画等について

    主催組織：部局

  • 2022年1月   役割：参加   名称：【シス情FD】シス情関連の科学技術に対する国の政策動向（に関する私見）

    主催組織：部局

  • 2021年10月   役割：参加   名称：【シス情FD】熊本高専と九大システム情報との交流・連携に向けて ー 3年半で感じた高専の実像 ー

    主催組織：部局

  • 2021年9月   役割：参加   名称：JST 次世代研究者挑戦的研究プログラム 説明会

    主催組織：全学

  • 2021年9月   役割：参加   名称：博士後期課程の充足率向上に向けて

    主催組織：部局

  • 2021年6月   役割：参加   名称：若手教員による研究紹介　及び　科研取得のポイントについて　①

    主催組織：部局

  • 2020年11月   役割：参加   名称：マス・フォア・イノベーション卓越大学院について

    主催組織：部局

  • 2020年9月   役割：参加   名称：電気情報工学科総合型選抜（AO入試）について

    主催組織：部局

  • 2019年6月   役割：講演   名称：8大学情報系研究科長会議の報告

    主催組織：部局

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他大学・他機関等の客員・兼任・非常勤講師等

  • 2024年  国立研究開発法人　情報通信研究機構  国内外の区分:国内 

  • 2023年  国立研究開発法人　情報通信研究機構  国内外の区分:国内 

  • 2022年  国立研究開発法人　情報通信研究機構  国内外の区分:国内 

  • 2021年  広島市立大学  区分:非常勤講師  国内外の区分:国内 

  • 2021年  国立研究開発法人　情報通信研究機構  国内外の区分:国内 

  • 2020年  国立研究開発法人　情報通信研究機構  国内外の区分:国内 

  • 2020年  広島市立大学  区分:非常勤講師  国内外の区分:国内 

  • 2019年  国立研究開発法人　情報通信研究機構  国内外の区分:国内 

  • 2018年  国立研究開発法人　情報通信研究機構  国内外の区分:国内 

  • 2017年  国立研究開発法人　情報通信研究機構  国内外の区分:国内 

  • 2015年  公益財団法人九州先端科学技術研究所  国内外の区分:国内 

  • 2014年  社団法人九州先端科学技術研究所  国内外の区分:国内 

  • 2013年  社団法人九州先端科学技術研究所  国内外の区分:国内 

  • 2012年  社団法人九州先端科学技術研究所  国内外の区分:国内 

  • 2011年  名古屋大学　情報科学研究科  区分:集中講義  国内外の区分:国内 

    学期、曜日時限または期間：2011年9月26日、9月27日

  • 2011年  社団法人九州先端科学技術研究所  国内外の区分:国内 

  • 2010年  社団法人九州先端科学技術研究所  国内外の区分:国内 

  • 2009年  社団法人九州先端科学技術研究所  国内外の区分:国内 

  • 2008年  社団法人九州先端科学技術研究所  国内外の区分:国内 

  • 2007年  社団法人九州システム情報技術研究所  国内外の区分:国内 

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その他教育活動及び特記事項

  • 2020年  クラス担任  学部

社会貢献・国際連携活動概要

  • 2006.08,大学院システム情報科学府先端サマーセミナー2006「情報論的学習理論とデータマイニング」

社会貢献活動

  • 情報学と数学と物理学と

    香住丘高校  2009年7月

    　詳細を見る

    対象：幼稚園以下,　小学生,　中学生,　高校生

    種別：セミナー・ワークショップ

政策形成、学術振興等への寄与活動

  • 2021年7月 - 現在   日本スエーデン大学間連携ネットワークMIRAI2.0

    日瑞大学間において，サステナビリティ、高齢化、マテリアルサイエンス、人工知能(AI)、およびイノベーションとアントレプレナーシップをテーマとした研究交流を推進するプロジェクト．日本の大学8校とスウェーデンの大学11校で構成されている．九州大学における人工知能分野担当委員として参加．2022年度はAI分野の幹事として活動．

海外渡航歴

  • 1996年9月 - 1997年9月

    滞在国名1：アメリカ合衆国   滞在機関名1：Yale University

学内運営に関わる各種委員・役職等

  • 2022年6月 - 2024年3月   学府 マス・フォア・イノベーション連係学府　システム情報科学系　学系長

  • 2019年4月 - 2020年3月   部門 主任教授

  • 2010年4月 - 2012年3月   学府 教務委員

  • 2010年4月 - 2012年3月   全学 FD委員