長尾教授 担当講義 (2022年度)
受講生の方へ講義の詳細は 横浜国立大学「授業支援システム」をご覧下さい. ここでは概要のみご紹介します.
学部 (横浜国立大学 理工学部 数物・電子情報系学科 情報工学EP での講義)※演習・卒研などは除く
学年 講義 学期 曜日 時限 方式 概  要
B1 情報工学概論 3 オンデマンド 本講義は,情報工学EP所属教員によるオムニバス形式の講義である.長尾教授は2回分を担当する予定. 情報工学分野の勉強や研究の面白さや難しさなどを分り易く解説する予定.
B2 アルゴリズム
とデータ構造
1 オンデマンド 本講義ではアルゴリズムの考え方,記述方式,そのために必要な抽象的データ構造,アルゴリズムの数学的解析手法 と評価について学び,計算と問題解決の原理について習得する.
B3 人工知能 1 対面 本講義では,計算機を用いて知的かつ高度な知能情報処理を実現するための学問分野である"人工知能"について,その基礎理論から最先端の応用までを学ぶ. 受講生に人工知能の根本的なフィロソフィー,代表的な方法論を理解してもらうだけでなく,自ら知的な人工システムを設計・構築することができる能力を身につけさせることが本講義のねらいである.
B3 データ
サイエンス
3 対面 本講義ではデータサイエンスの基礎から応用までをオムニバス形式で学ぶ.長尾教授は4回担当する予定.
B3 画像・音声
情報処理
2 対面
(予定)
本講義では画像・映像・音声などの情報メディアを計算機で取り扱う際に必要となる情報処理技術の基礎 について学ぶ.単に知識を得るだけでなく,自ら情報メディア処理・情報メディアシステムを構築することがで きる能力を獲得することをねらいとし,理論・原理の理解とともに,具体的なプログラミングの方法についても修得する.
B3 情報社会倫理 1 対面
(予定)
本講義では情報倫理についてオムニバス形式で学ぶ.長尾教授は3回担当する予定.

大学院 (横浜国立大学 大学院環境情報学府 情報環境専攻 での講義)※一部のみ示す
学年 講義 学期 曜日 時限 方式 概  要
M1 最適化と探索
I・II
2 対面
(予定)
情報学の基礎的かつ重要な最適化問題の解法としての“最適化と探索”の理論・方法論・具体的な適用事例などについて, 従来の数学・統計学・物理学・制御工学・機械工学・情報工学・オペレーションズリサーチなどの学問分野の境界にとらわれずに, 分野横断的に広く解説する.毎回1つの方式に焦点を当てて理論的な解説をした後,例題を解く過程を学ぶことで理解を深める. さらに,その最適化法・探索法が実際に産業や社会でどのように利用できるかの応用についても解説する. 理論だけでなく具体的な適用方法について習得することを目指す.

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