東京大学 松尾研究室

IT MEDIAに当研究室 松尾のインタビューが掲載されました。

IT MEDIAに当研究室 松尾のインタビューが掲載されました。これからのAIの話をしよう（日本編）：なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか　東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”詳しくはこちらからhttp://www.itmedia.co.jp/news/spv/1809/18/news011_0.html

【10月より開催】DeepLearning基礎講座のお申込みを開始しました

10月よりDeepLearning基礎講座を開催します。4年目を迎える松尾研究室主催の公開講座で、対象は東京大学の学生と社会人です。本講座を修了することで、DL研究者として最初の一歩を踏み出せるレベルになります。講座詳細とお申込みはこちらから※9/10締切となります。https://deeplearning.jp/lectures/dlb2018/

「Deep Learning JP」にてIan Goodfellow 他著「Deep Learning」の輪読資料一覧を公開しました

松尾研が中心となって運営している「Deep Learning JP」にてIan Goodfellow 他著「Deep Learning」の輪読資料一覧を公開しました。ぜひご覧ください。http://deeplearning.jp/seminar/#1515565927378-9a11fdc4-798a

日経Xトレンドにて【松尾研が注目！ AIの「身体性」をグーグルやフェイスブックが研究】を掲載いただきました

日経Xトレンドにて、当研究室が中心となり運営しているマシンラーニングコミュニティー「deeplearning.jp」の輪読会をご紹介いただきました。最新論文の輪読会を毎週開催することによって、参加者間での知識や技術を共有しています。記事では、輪読会の内容を一部抜粋してお伝えしています。◼︎記事タイトル東大・松尾豊の熱血ディープラーニング研究会　第1回松尾研が注目！ AIの「身体性」をグーグルやフェイスブックが研究http://trend.nikkeibp.co.jp/atcl/contents/technology/00007/00001/?n_cid=nbpnxr_pg_linkbn◼...

当研究室の松尾が登壇した、2月11日G1サミット2018のセッション動画が公開されました

当研究室の松尾が登壇しました、2月11日G1サミット2018のセッション動画が公開されました。「日本企業が世界で勝つための「AI戦略」とは？」西川徹×松尾豊×村田大介×守安功×木村尚敬◼︎動画公開URLhttps://globis.jp/article/6314

Pokemon Goユーザのチェックイン行動を分析した当研究室の論文が、Asian CHI Symposiumに採択されました。

Pokemon Goユーザのチェックイン行動を分析した当研究室の論文が、Asian CHI Symposiumに採択されました。◼︎書誌情報Keiichi Ochiai, Yusuke Fukazawa, Wataru Yamada, Hiroyuki Manabe, Yutaka Matsuo◼︎概要ユーザの位置予測は重要な課題であり、ポケモンGoなどの位置情報サービスはユーザの訪問場所に影響を与えると考えられ、位置予測に活用できると考えられる。そこで本研究では未訪問の場所へのチェックイン予測に対する位置情報サービスの影響を分析した。◼︎詳細リンク先http://weblab.t.u-...

ICLR2018 Workshopに当研究室の論文が5件採択されました

ICLR2018 Workshopに当研究室の論文が5件採択されました。◼︎Neuron as an Agent◼︎Designing Efficient Neural Attention Systems Towards Achieving Human-level Sharp Vision◼︎Expert-based reward function training: the novel method to train sequence generators◼︎Extending Robust Adversarial Reinforcement Learning Considering ...

当研究室の論文が人工知能学会論文誌に採録されました

当研究室の論文が人工知能学会論文誌に採録されました。◼︎書誌情報中川大海, 那須野薫, 岩澤有祐, 上野山勝也, 松尾豊: Deep Knowledge Tracingの拡張による擬似知識タグの生成, 人工知能学会論文誌, Vol. 33, No. 3 (2018)◼︎概要Deep Knowledge Tracing（DKT）と呼ばれる生徒の習熟予測を行う手法を拡張し、生徒の学習ログに基づいて擬似的な知識表現を生成する手法を提案しました。従来手法の、人間の専門家が定義した知識表現を所与のもとしていることによる限界を指摘し、提案手法によってDKTの適用範囲や予測性能を向上させることを示しま...

松尾研 卒業パーティーを開催しました

桜もちらほら咲き始めた3月19日、当研究室から旅立つ卒業生・退職者8名の新しい門出を祝う卒業パーティーを開催しました。思い出話や研究の話で盛り上がり、とても和やかでアットホームな雰囲気でした。会の最後には、Matsuo Labとそれぞれのイニシャルが刻まれたボールペンが卒業・退職者の方へプレゼントされるサプライズも。大手企業、スタートアップ、研究者・・・と皆進む道は異なりますが、「松尾研究室」で学んだことを活かし大きく羽ばたいてくれることを職員一同願っています。引き続き当研究室で研究を続ける方もいますが、新しいフィールドに立つ皆さんともいつか何かのプロジェクトでまたご一緒できる機会があれ...

東京大学のGCIデータサイエンティスト育成講座の演習コンテンツを無償公開開始

東京大学のGCIデータサイエンティスト育成講座（正式名：グローバル消費インテリジェンス寄附講座）」に利用している演習コンテンツの無償公開を開始致しました！本コンテンツは松尾研究室が主体となって開発し、プログラミング初心者からデータサイエンススキルを一通り学ぶことができる内容となっています。ご興味ある方はぜひダウンロードください。■演習コンテンツの特徴■演習コンテンツ 公開先URLhttp://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/gci_contents/

IoTNEWSにて、当研究室 松尾の「SIX2018」講演の様子を取り上げていただきました

IoTNEWSにて、当研究室 松尾の「SIX2018」講演の様子を取り上げていただきました。◼︎東大 松尾豊氏が語る「ディープラーニング×ものづくり」戦略【前編】　—ABEJA「SIX 2018」https://iotnews.jp/archives/87813◼︎東大 松尾豊氏が語る「ディープラーニング×ものづくり」戦略【後編】　—ABEJA「SIX 2018」https://iotnews.jp/archives/87967

松尾研が主体となって翻訳したGoodfellow著「DeepLearning」の日本語版が本日発売

松尾研が主体となって翻訳したGoodfellow著「DeepLearning」の日本語版が3月7日に発売致しました。DeepLearningの教科書的な本になります。数学の基礎的なところから生成モデルまで扱っていますので、初学者の方にもおすすめです。ご購入・詳細はこちらからhttps://www.amazon.co.jp/%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92-Ian-Goodfellow/dp/4048930621

週刊ダイヤモンド「知らなきゃモグリ！日本のAI人材を輩出　東大・松尾豊研究室の人脈」で当研究室が紹介されました

本日発売の週刊ダイヤモンド（2月10日号）「特集 AI格差」内にて、当研究室を取り上げていただきました。P59にて「知らなきゃモグリ！日本のAI人材を輩出　東大・松尾豊研究室の人脈」の記事となります。ぜひご覧ください！