コンピュータサイエンス学部

School of Computer Science 八王子

人工知能・機械学習研究室(柴田研究室)

研究内容

人工知能・機械学習研究室(柴田研究室)
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機械学習とは、人工知能の一分野で、平たく言うと、データを用いて、コンピュータに何かを覚えさせることです。近年では、深層学習(またはディープラーニング)と呼ばれる手法がブレークスルーしています。
深層学習の応用例は枚挙にいとまがありませんが、例えば、画像認識、文字認識、自動運転、機械翻訳、絵画の自動生成、音声認識、対話システム、囲碁や将棋などゲームのAIなど、少し前の常識ではコンピュータには苦手と考えられていたようなことでも、人間に匹敵するかそれ以上の能力できるようになってきています。深層学習とは、10-100層以上の深い階層、100万-1000万個以上の非常に多数の「重み」を持った、深層ニューラルネットワークを、訓練データに最適なように、学習せるものです。このように書くと大規模で複雑な計算が必要になり、とても大変そうな感じを受けるかもしれませんが、実は、専用のライブラリを用いると、数百行程度のプログラムで簡単に実行することができます。
本研究室の大きな一つの方向は、深層学習を用いて、自分の興味のあることを追求することです。例えば、機械に絵や文字を描かせたり、対話できるようなシステムを作ったり、ドローンを制御したり、株価などを予測したりすることにチャレンジしてみるのもよいでしょう。もちろん、学習用のデータの用意が難しかったりして困難に当たる局面も多々あるかもしれませんが、個人の自由な発想とアイデアを重視しています。ですので、周囲とは関係なく、こんなことを深層学習でやってみたい!という積極的な方がいても、大歓迎です。
もう一つの方向は、より本質的な機械学習に関する基礎研究です。例えば、ノンパラメトリックベイズを利用した自然言語処理基盤技術の研究や、確率統計を用いた学習の可能性や効率性に関する理論の研究も行っています。また、形式言語の理論的な枠組み用いて、深層学習の手法そのものの研究も行っています。そのような基礎的な研究に興味がある方も歓迎しています。
また、深層学習を実行するためには、パワフルな計算機が必要になりますが、そのためのサーバなどのインフラの環境構築や並列分散処理に関する研究開発をしたいという方も歓迎しています。
研究テーマ

・機械学習・深層学習全般
・自然言語処理
・画像認識・音声認識
・時系列からの学習
・統計的学習理論

プロジェクト独自ページ

http://www.ai.cs.teu.ac.jp/

研究キーワード
画像や文字の認識 , 会話文の生成 , モーションや絵画の生成 , ロボットの行動学習 , 対話データ解析 , 医療データ解析 , 敵対的学習とセキュリティ , 深層学習のアルゴリズム , 形式文法の統計的学習・推定
担当教員
講師
柴田 千尋/シバタ チヒロ/SHIBATA, Chihiro
専門分野:機械学習、並列分散処理