情報数学セミナー

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開催情報 木曜日　16:50～18:35　数理科学研究科棟(駒場) 128号室
担当者 桂 利行

2020年12月17日(木)

14:55-18:35   オンライン開催
URLは高島克幸氏と藤原洋氏のご講演では異なります
高島　克幸 氏 (三菱電機) 14:55-16:40
量子コンピュータでも解けない計算問題とその暗号応用 (Japanese)
[ 講演概要 ]
大規模な量子コンピュータが出現すれば，これまで広く使われてきた公開鍵暗号が破られる危険性が指摘されている．それに対する対策として，量子コンピュータでも効率的に解けない数学問題の困難性に基づいて，新しい暗号を提案する動きが活発化している．それらは，耐量子計算機暗号と呼ばれるが，格子，符号，多変数多項式，同種写像などといったそれぞれ異なる数学問題の計算困難性をよりどころにした方式が知られている．本講演では，その動向の概略と共に，格子, 多変数多項式, 同種写像に関する数学問題とその暗号応用について説明する．時間が許せば，最近De Feoらによって提案された同種写像に基づくSQISign署名構成法も紹介する．
[ 参考URL ]
https://docs.google.com/forms/d/1yIKNrwSLsdYt_rivZI8JxhIu3kWtJua5hG8nV5FYbCk/
藤原　洋 氏 (株式会社ブロードバンドタワー) 16:50-18:35
AIの機械学習における分類とクラスタリング (Japanese)
[ 講演概要 ]
　今回は、教師あり学習の「分類」の中から、ロジスティック回帰と近傍法について述べる。ニューラルネットワークと共に、機械学習のアルゴリズムの基本が、ディープラーニングを究めるために重要であるため、その基礎について述べる。
　次に、教師なし学習としてのクラスタリングを取り上げ、アルゴリズムの例をとしては、k平均法と混合ガウス分布を取り上げる。
　さらに、次元の呪い、次元削減の1つの方法としての主成分分析について触れる。
　最後に、ニューラルネットワークからディープラーニングへの手順について述べた後、AIの実用例として、メディア、医療、交通渋滞予測、介護現場の省力化の例を示す。
[ 参考URL ]
https://forms.gle/Uhy8uBujZatjNMsGA