略歴
学歴・取得学位
大阪大学 基礎工学部 情報工学科 卒業（工学士）
大阪大学大学院 基礎工学研究科 物理系専攻 博士前期課程 入学
大阪大学大学院 基礎工学研究科 物理系専攻 博士前期課程 修了〔工学修士〕
大阪大学大学院 基礎工学研究科 物理系専攻 博士後期課程 入学
大阪大学大学院 基礎工学研究科 物理系専攻 博士後期課程 修了〔工学博士〕
主な職歴
大阪大学 産業科学研究所 助手
大阪大学 産業科学研究所 講師
Oregon State University, Visiting Assistant Professor
神戸大学 工学部 システム工学科 助教授
神戸大学大学院 工学研究科 助教授
神戸大学大学院 自然科学研究科 助教授
神戸大学 総合情報処理センター 副センター長
神戸大学 工学部 情報知能工学科 教授
神戸大学 都市安全研究センター 教授
神戸大学大学院 自然科学研究科 教授
神戸大学大学院 工学研究科 教授
神戸大学大学院 システム情報学研究科 教授
大阪学院大学 経営学部 経営学科 教授
所属学会
計量国語学会 会員
電子情報通信学会 会員
情報処理学会 会員
日本ソフトウェア科学会 会員
人工知能学会 会員（評議員：2009年6月～2011年5月）
AAAI（アメリカ人工知能学会） 会員
2016 IEEE/ACIS 15th International Conference on Computer and Information Science (ICIS 2016) Conference Chair
研究課題
人工知能の応用に関する研究
主な研究業績（著書・論文等）
| A Pattern Matching Directed Parser: PAMPS |
Linguistic Society of America Meeting Handbook: 1981, pp.116 | 1981.12 |
|---|---|---|
| 先読みと予測機能を持つ術後論理型 構文解析プログラム: PAMPS |
情報処理学会論文誌, Vol.24, No.4, pp.496-504 |
1983.07 |
| Study on a Natural Lan-guage Parser based on Predicate Logic | 大阪大学 | 1984.02 |
| 知識情報処理ハンドブック | オーム社 | 1988.03 |
| 知識科学の展開-概念の形成と知識の獲得- | オーム社 | 1996.02 |
| Knowledge Representation, Concept Acquisition and Retrieval of Video Data |
Cooperative Database Systems for Advanced Applications, pp.527-534 | 1997.02 |
| ストーリを考慮したビデオの内容 記述モデル |
情報処理学会論文誌, Vol.39, No.4, pp.943-953 |
1998.04 |
| 情報の構造化と検索 | 岩波書店 | 2000.03 |
| Discovery of Association Rules from Motion data | Progresses in Discovery Science, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol.2281, pp.338-348 | 2002.09 |
| Applications of Declarative Programming and Knowledge Management, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol.3392 |
Springer社 | 2005.04 |
| Parallel Mining of Association Rules in Multi-stream Time Series Data | INFORMATION, Vol.9, No.2, pp.265-282 |
2006.02 |
| 最大密度グラフによる特徴選択を 用いた半教師付き学習 |
電子情報通信学会論文誌, Vol.J89-D, No.7, pp.1481-1492 | 2006.07 |
| Advances in Computer Graphics and Computer Vision |
Springer社 | 2007.02 |
| 時系列の類似性検索における上界関数による効率化 | 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J91-D, No.12, pp.2926-2938 | 2008.12 |
| 英語音韻を考慮した情報検索のための多様なカタカナ異表記生成 | 情報処理学会論文誌, Vol.2, No.1, pp.145-155 |
2009.03 |
| Constructing and Utilizing Video Ontology for Accurate and Conceptual Features | International Journal of Multimedia Data Engineering and Management, Vol.2, No.4, pp.59-75 | 2011.01 |
| Block Coordinate Descent Algorithms for Large-scale Sparse Multiclass Classification | Machine Learning, Vol.93, No.1, pp.31-52 |
2013.10 |
| Hybrid Negative Example Selection Using Visual Conceptual Features | Multimedia Tools and Applications, Vol.71, No.3, pp.967-989 | 2014.04 |
| 医療用語資源の語彙拡張と診療情報 抽出への応用 |
自然言語処理, Vol.22, No.2, pp.77-106 | 2015.06 |
| Multimedia Data Mining and Analytics: Disruptive Innovation |
Springer社 | 2015.10 |
| Homeostatic Plasticity Achieved by Incorporation of Random Fluctuations and Soft-Bounded Hebbian Plasticity in Excitatory Synapses | Frontiers in Neural Circuits, Vol.10, No.42 | 2016.06 |
| 人の行動把握のための教師なし学習による意味情報推定 | 土木学会論文集D3, Vol.72, No.4, pp.356-367 | 2016.12 |
| Auto-encoder with Adversarially Regularized Latent Variables for Semi-Supervised Learning | Information Engineering Express, International Institute of Applied Informatics, Vol.3, No.3, pp.11-20 | 2017.09 |
| Asynchronous Network of Cellular Automaton-based Neurons for Efficient Implementation of Boltzmann Machines | Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, Vol.E9-N, No.1, pp24-35 | 2018.01 |
| Stock Price Prediction by Deep Neural Generative Model of News Articles | IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E101-D, No.4, pp.901-908 | 2018.04 |
| Bayesian Estimation and Model Averaging of Convolutional Neural Networks by Hypernetwork | Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, Vol.E10-N, No.1, pp.45-59 | 2019.01 |
| A Novel Weight-Shared Multi-Stage CNN for Scale Robustness | IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol.29, No.4, pp1090-1101 | 2019.04 |
| Deep Neural Generative Model of Functional MRI Images for Psychiatric Disorder Diagnosis | IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol.66, No.10, pp.2768-2779 | 2019.10 |
講義など協力可能なテーマ
人工知能の原理・応用などの紹介