研究室での取り組み内容

勉強会や論文セミナー

本研究室では、以下の活動を通じて、理論と実践の両面からAI技術を学びます。

  1. 勉強会
    教員や先輩の指導のもと、機械学習や深層学習の基礎理論を体系的に習得します。
  2. プログラミング課題
    Python を用いた機械学習プログラミング演習に取り組み、理論を実装・検証する力を養います。
  3. CMDS 論文セミナー
    数理・データサイエンスセンター主催のセミナーで最新のAI研究論文に触れ、読解力と調査力を高めます。
基礎ゼミ

パターン認識、機械学習のテキストに関する輪読会を行っています。
理論と実装のつながりを理解し、疑問点を講師やメンバーと議論することで、安定した学習土台を築きます。

全体ゼミ

研究室全体での進捗報告会を行っています。
多様な視点からのフィードバックや最新情報の紹介を通じて、学びの幅を広げ、モチベーションを高めます。

チームミーティング

各自の研究テーマやプロジェクト進捗を発表し、質疑応答を行います。
専門的なフィードバックを通じて、研究の深耕と発展を図ります。

個別ミーティング

必要に応じて、週次程度行います。
指導教員に現在の課題を共有し、アドバイスを受けることで、次に進むための具体的な指針を得ることができます。
※頻度は指導教員ごとに異なります


年間スケジュール

卒業生の進路

当研究室の卒業生は国内外大手IT企業や、産学連携プロジェクト/AIスタートアップ、大学院・研究機関で研究員として活躍しており、培った知識と技術を社会で発揮しています。

2024年
  • ・エキサイト株式会社
  • ・日鉄ソリューションズ
  • ・三井住友銀行
  • ・野村総合研究所
  • ・ラクスル株式会社
  • ・LG Electronics
  • ・シスメックス株式会社
  • ・日立製作所
  • ・北陸電力株式会社