カテゴリカルデータ解析、大規模データ解析、多変量解析、映像データ解析、ヒューマントラッキングなどのAIベースのデータ解析
この一環で、マネージメントやファイナンスデータ解析の実績がある

カテゴリカルデータ解析・左記演習・統計的モデリング

1970年：大阪市立大学工学部電気工学科(工学士)(現：大阪公立大学)
1972年：大阪市立大学大学院工学研究科(電気工学専攻)(工学修士)(現：大阪公立大学)
1983年：大阪府立大学大学院工学研究科(経営工学学専攻)(工学修士)(現：大阪公立大学)

1983年工学博士(大阪府立大学)：Fuzzy Multivariant Analysis and its Applications

米国電気電子工学士会（IEEE)　Life Senior Member
日本知能情報ファジィ学会　フェロー、名誉会員
バイオメディカルファジィ学会　フェロー

●多変量解析のモデル構築
●分散分析によるFinTech技術の開発
●深層学習ニューラルネットワークの構築と最適化
●画像理解
●DNAコンピューティング(2016年まで）
●経営工学
●金融工学

画像データ理解、深層学習の最適化、大規模データの解析、フィンテック技術の開発

1972年--1979年：富士通㈱で通信機事業部および電子事業部において、コンピュータに関する基礎及び応用に関する実務に携わる
【企業実務で基幹SEからフィールドSEまでのデータサイエンスを習得した】
1984年--1985年：Purdue University・EE学部でポスドクとして人工知能の研究に従事
【世界的にAI・MLが研究された時代に人工知能の研究をした。】
1982年--1990年：龍谷大学経営学、講師・准教授、経営意思決定システムの研究に従事
【経済・経営を本格的に学んだ、佐藤隆三の経済へのトポロジカルなアプローチを知った】
1990年--2003年：大阪工業大学工学部経営工学科、大学院教授、経営意思決定及びFintechの研究に従事、5名の博士を育てる
【学生と研究する楽しみを見つけた】
2003年--2016年：早稲田大学理工学部大学院情報生産システム研究科、大学院教授、英語での講義・研究・25名の博士および100名以上の修士を育てる。
【世界の大学について知る機会を得た】
2016年--2020年：マレーシア、ペトロナス工科大学コンピュータ情報学部教授として教育研究、5名の博士を育てる。
【世界の中での位置づけを意識するようになった】
2024年--現在：下関市立大学データサイエンス学部、特命教授
【何ができるか、再度・試行錯誤です、人間万事塞翁が馬】

(1)経済産業省・「感性工学による快適空間の実現」研究メンバー
(2)科研費、
(3)北九州市助成金2003年から2016年
(4)企業とは富士通㈱、住友金属㈱、電通㈱、日産ファイナンス㈱、鴻池組㈱、富士投資顧問㈱、電力中央研究所、ムラタ(株)その他と共同研究
(5)オーストラリア、ニュージーランド、チェコ共和国、ブラジル、インド等の博士学位の審査委員、海外との研究プロジェクトのメンバー
(6)マレーシアでの公的資金(2019-2020)
(7)科研費情報：
https://nrid.nii.ac.jp/ja/nrid/1000010158610/

多数
以下参照
http://wcicme.com/watada-scu/

データサイエンス手法の構築と実データの分析

データサイエンス領域でチャレンジしたいテーマならなんでも！例えば、以下のテーマを、現在、研究しています。

具体的書くと、現在進行中のゼミの研究テーマは以下の通りです。ゼミではプログラミングを使いますが重視していません。

(１)多重不確定（確率・統計やあいまいさ）下の多変量解析モデルの構築（c言語によるアルゴリズム、コードがあります）
　(a)多重不確定化のファジイ回帰分析モデルの構築と各種実データの分析
　(b)多重不確定化のファジイ時系列分析モデルの構築と各種実データの分析
　(c)多重不確定化のカテゴリカルデータ分析モデルの構築と各種実データの分析
　(d)多重不確定化のクラスター分析モデルの構築と各種実データの分析
　(e)等
(２)ドローンの自動ナビゲーション(アルゴリズム、コードあり）
　(a)ドローンの自動ナビゲーションによる農業への応用
　(b)ドローンの自動ナビゲーションによる安全性のための野生動物の監視
　(c)ドローンの自動ナビゲーションによる都市の安全性の監視
(３)ブロックチェーンの研究(アルゴリズム、コードあり）
　(a)農業ブロックチェーンの構築
　(b)農作物の配送ブロックチェーンシステムの構築
(４)深層学習の高速最適化の実現（アルゴリズムあり）
　(a)LLMの高速最適化の実現
　(b)トポロジカルデータの深層学習の最適化
　(c)トポロジカルデータ解析の最適化アプローチの研究
(５)イメージプロセシングの研究(各種アルゴリズム、コードあり）
　(a)イメージプロセシングのgenerative アルゴリズム
(b)イメージプロセシングの過去のデータ学習によるシステム構築ではなく新しい経験による学習システムの構築
　(c)イメージプロセシングの各種新しい研究
(６)ウエブデータ収集手法スクレ―ピングとAIやMLの組み合わせ
　(a)映像や顔写真とLLMを組み合わせる方法は広く行われています。応用としては面白いのですが、新規な応用や、新規な手法の開発。
(b)generativeな手法との組み合わせを完投する
(７)ファジイデータの仮説検定(各種アルゴリズム、コードあり）
　(a)多重不確定下でのデータ解析の仮説検定手法の構築と実データへの応用
(b)（１）のテーマに適用できます。

以上

やりたいことを提案してください

watada-ju@shimonoseki-cu.ac.jp