はじめに

本研究室では、人工知能・機械学習を中心に、知能情報処理技術を学びます。研究としては、より良い人工知能を実現する数学的方法の開発から、実社会の問題を解決する知的システムの開発を推進しています。これらのキーワードに興味があり、数学やプログラミングが好きな学生は、研究室を訪ねてみてください。



学生の活躍

毎日休まずまじめに研究を続ける学生には、国内学会発表、英語での海外発表、新聞やテレビでの研究公表、論文誌への学術論文の投稿を行ってもらっています。

Apr. 2019 [学生の活躍] [査読付き論文誌]
指導学生が執筆した「異常値検知問題に適合した特徴量空間評価アルゴリズム」に関する論文が、査読付き論文誌「International Journal of Innovative Computing, Information and Control」から出版されました!

Mar. 2019 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が電子情報通信学会において「人工知能によるバースト重力波の再構成」に関する発表を行いました!

Feb. 2019 [学生の活躍] [査読付き論文誌]
指導学生による「人工知能による競泳支援」に関する論文が、査読付き論文誌「知能情報ファジィ学会論文誌:知能と情報」から出版されました!

Oct. 2018 [学生の活躍] [受賞報告]
指導学生がプログラミングコンテスト(競技部門49チーム参加)で準優勝となりました!

Sep. 2018 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が知能情報ファジィ学会において「ノイズ除去型ニューラルネットワークの直並列化の提案」に関する発表を行いました!

Sep. 2018 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が知能情報ファジィ学会において「人工知能を活用した競泳支援」に関する発表を行いました!

Aug. 2018 [学生の活躍] [国際会議]
指導学生が国際会議ICICIC2018において「異常値検知問題に適合した特徴量空間評価アルゴリズム」に関する発表を行いました!

Mar. 2018 [学生の活躍] [国内学会発表] [受賞報告]
指導学生が情報処理学会において「異常値検知問題に適合した特徴量空間評価アルゴリズムの考案」に関する発表を行い、学生奨励賞を受賞しました!

Mar. 2018 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が情報処理学会において「慣性センサと深層学習を活用した運動支援システム」に関する発表を行いました!

Mar. 2018 [学生の活躍] [査読付き論文誌]
指導学生が投稿した「人工知能による競泳支援」に関する論文が、査読付き論文誌「ICIC Express Letters, Part B Applications」から出版されました!

Sep. 2017 [学生の活躍] [国内学会発表]
指導学生が電子情報通信学会において「機械学習における特徴量探索アルゴリズム」に関する発表を行いました!



学術・社会貢献

学術領域・社会への本研究室の貢献を記載します。

Jan. 2020 [講演]
豊橋技科大主催 先端データサイエンス講演会において講演を行います。

Nov. 2019 [受賞報告]
本研究室の学術貢献が、人工知能学会において、ALST研究会優秀賞にノミネートされました。

Sep. 2019 [メディア公開]
本研究室が開発した人工知能システムが、UTY山梨テレビで放映されるとともに、毎日新聞、山梨日日新聞、上越タイムスに掲載されました。

Apr. 2019 [競争的資金獲得]
本研究室の取り組みが、文部科学省における研究課題に採択され、416万円の外部研究費を獲得しました。

Dec. 2018 [年度報告]
2018年度、4報の学術論文(査読付き)、4件の国際会議(査読付き)、11件の学会発表(査読なし)の成果公表を行いました。

Oct. 2018 [競争的資金獲得]
本研究室の取り組みが、国立研究開発法人 情報通信研究機構 における研究課題に採択され、3000万円の競争的資金を獲得しました。

Aug. 2018 [受賞報告]
本研究室の学術貢献が、国際会議 ICICIC2018 において、Best paper award (最優秀論文賞)を受賞しました。

Mar. 2018 [受賞報告]
本研究室の学術貢献が、情報処理学会において、奨励賞を受賞しました。

Apr. 2017 [競争的資金獲得]
本研究室の取り組みが、文部科学省における研究課題に採択され、234万円の競争的資金を獲得しました。


学べることリスト

  • 人工知能
  • そもそも人工知能ってなんなのか、といったことを学びます(機械学習、深層学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト法、K-ニアレストネイバー、アンサンブル学習など)。

  • 最適化数学
  • 人工知能の頭を良くしたり、ものごとの最適な選択肢を発見する方法を学びます(最急勾配降下法、モーメンタム、遺伝的アルゴリズム、タブーサーチなど)。

  • 探索的データサイエンス
  • ビッグデータの裏側に潜むルールを自動的に発見する方法を学びます(情報エントロピー、決定木、アソシエーションルールマイニング、k-means法、デンドログラムなど)。

  • 仮説検証的データサイエンス
  • コレとアレにはああいう関係があるのではないか。そんな仮説は本当に成り立つのか、調べる方法を学びます(基本統計量、t検定、f検定、分散分析、散布図、ヒストグラム、相関分析、回帰分析、共分散構造分析、構造方程式モデリングなど)。

  • 確率モデリング
  • 神様は一体どんなサイコロを振って、この世界を成立させているのか。。。それに迫る数学的方法について学びます(頻度統計、ベイズ統計、マルコフモデル、隠れマルコフモデル、ベイジアンネットワーク、確率分布、正規分布、二項分布、カーネル密度推定法など)。

  • 時系列データ解析法
  • 生体信号、加速度・角速度信号、株価、FX、あれもこれも、時間に変動して変化するデータです。このような時系列データを分析する方法を学びます(信号処理、フーリエ変換、ウェーブレット変換、時間領域、周波数領域など)。

  • ソフトウェア開発
  • プログラミング、python、node.js、html、javascript、Linuxコマンド、サーバ管理、webスクレイピング技術など


企業の皆様へ

本研究室では、機械学習・深層学習・統計学の理論を理解した情報処理技術者の育成を目的として指導を行なっています。本研究室の学生の採用、インターシップにご協力いただける企業様がいましたら、ご相談いただけると幸いです。
連絡先: http://www.ka.cit.nihon-u.ac.jp/staff/omae/

・インターンシップ(夏季、5日間 or 10日間)
・AIエンジニア教育
・AIに関わる共同研究
・その他、学生支援