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卒業研究志望者の皆さんへ

卒業研究では,本分野における基礎的な知識の習得と普遍的な問題解決の手段および,研究の方法論について習得します。配属後2〜3ヶ月にわたり,輪講を通しての人工知能分野の基礎知識の習得と研究利用としての計算機環境の習熟に努めます。典型的には,Java, C++, Python, R を使用します。必要に応じてパッケージも使いますが,単なる組み合わせでは実現できない深い知識を実装可能なスクラッチの技術も必要です。

3ヶ月目以降は,具体的な研究テーマに沿って研究を始めます。関連する既存研究と,社会的動向の調査を踏まえて,解決すべき課題とその構造を分析します。分析された課題に対してどのような創造的発想のもとで,どのような技術的新規性をもって,どのような有効性・優位性が発揮できるのか,論理的なストーリを組み立て,卒業論文として到達する目標を明らかにします。その上で理論の組み立て,方法の確立,方法の実装,評価を繰り替えします。多くの場合,このサイクルは何度も行われます。

以上のサイクルを経て,卒業論文としてまとめます。卒業論文がめざすべきレベルは,国内講演・シンポジウム等での発表ですが,その後の進路・完成度に応じて,その後に,国際会議,フルペーパへの投稿に至ることを想定して進めていきます。

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修士課程(博士課程前期)志望の皆さんへ

基本的な考え方は卒業研究と同じですが,修士課程ではさらに高度な技術者・研究者に必要な知識とスキルの獲得をめざします。

卒業研究を継続して修士課程での研究を始める場合では,卒業研究の完成度をさらに高め,論文にすることをめざします。卒業研究とは異なるテーマから開始する場合は,半年をめどに,卒業研究と同様の分析課程を経て,半年程度で研究を軌道に乗せることをめざします。1年では国内外での発表,論文投稿の準備を進めながら,さらなる深い研究の方法論と,ディスカッション,俯瞰的な視野の獲得をめざします。2年目は論文誌投稿に至り,その成果と合わせて修士論文を完成させます。修士課程で到達すべき目標は,国内発表2件,国際会議1件,論文誌投稿1件です。

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博士課程(博士課程後期)志望の皆さんへ

博士課程では学位取得に向けて集中的に研究活動に取り組みます。修士課程での研究を踏まえてそれをさらに発展させる場合や,社会人ドクターのように企業等の研究実績を踏まえてそれを発展させる場合など,それぞれの研究経緯を踏まえたプランとなります。

学会では発表のみならず,学外研究者との交流やコミュニティへの参加,分野の拡大・発展のための貢献,様々な社会的研究活動など,研究者としての幅を広げる経験と実績を積みます。日本学術振興会の特別研究員(DC)への応募や,民間助成研究への応募など,研究資金の獲得とマネージメントも重要です。また,大学院工学研究院には,学振と同様の特別研究員制度があり,博士課程学生の研究活動に対して経済的な支援をしています。

以上の研究を経て,博士課程においては,国内外発表6件以上,国際会議2件以上,学術論文2件以上が標準的な到達目標となります。なお,博士課程指導についての個別の相談は随時受け付けております。


人工知能・機械学習セミナー

人工知能・機械学習に関連した講演やセミナーを開催しています。これまで実施したセミナープログラムは以下の通りです。最新動向に合わせた更新や,対象者に合わせたアレンジは随時行っておりますので,お問い合わせください。

  • 「人工知能の基礎と応用」初学者向け 60〜90分
  • 「機械学習入門」 技術者向け 120分
  • 「機械学習応用」 技術者向け 120分
  • 「機械学習演習」 技術者向け 120分
  • 「人工知能と機械学習の挑戦」 高校生,一般向け 60分

技術相談等

本研究室は,人工知能・機械学習の社会実装をめざした取り組みに力を入れています。企業・組織が有している貴重なデータ・経験を生かして,人工知能と機械学習を用いた高度な知能システムを構築するためご相談,情報交換に応じます。


共同研究等

技術相談の研究内容をもとに,企業等との共同研究に発展させることがあります。事務的な手続きについては,本学の産学官連携推進本部のページをご覧ください。