2020 Student Recruitment

2020年02月21日

我、人に勝つ道を知らず 我に勝つ道を知る

柳生宗矩『葉隠』
2020年度には下記の学生を募集しています。
  • 情報理工学科・情報通信学科の修士課程に進学する学部四年生(M0、卒論)
  • 情報理工学科の学部四年生(B4、卒論)
  • 情報理工学科・情報通信学科の学部三年生(B3、プロジェクト研究)

シモセラ研究室は情報理工学科・情報通信学科の学生を募集しています。 研究指導は日本語及び英語で行います。

本研究室は基本的にLinuxでpython言語を使います。 python言語の経験が望ましいですが、未経験でも構いません。 習いたい方がいましたら歓迎します。

シモセラ研究室に配属する学生は自ら下記の研究分野と関連しているテーマを提案しなければなりません。 自分の趣味等に関わる興味があるテーマを提案することを推薦します。 いくつかの前の研究テーマは下記になります。

Some of the different projects at Simo-Serra Lab.

研究分野

  • AIを用いたコンテンツ作成の支援(コンピュータグラフィックス)
    • Interactive Neural Networks
    • Human-Computer Interface (HCI)
    • Optimization
  • 表現学習 (機械学習)
    • Multi-Modal Learning
    • Weak Supervision
    • Model Compression
  • 画像処理(コンピュータビジョン)
    • Fully Convolutional Networks
    • Hierarchical Models

研究テーマ

本研究室では、コンテンツ作成を支援するように機械学習技術を用いたスマートツールおよびスマートインターフェイスを研究しています。 手法として、全層畳み込みニューラルネットワーク(ディープラーニング)や条件付き確立場などの最新鋭の機械学習技術の発展を行っています。 アプリケーションとして、イラストレーターなどのコンテンツ作成者のワークフローにインパクトを与えられる研究を目指しています。

主な研究は画像から画像へ変換に関連します。 画像変換は数百万以上画素の多量なデータを高速度で処理する必要があり、処理のため畳み込み演算が効率的に使われています。 人間が基本的にビジュアルクリーチャーであり、様々なコンテンツ作成のタスクは白黒写真の色付け、画像補完やラフスケッチのペン入れの様な画像変換タスクとして定式化できます。

近年、画像変換の主な研究は様々なタスクに勝っている性能を見せているディープラーニングの畳み込みニューラルネットワークを積極的に使用していますが、ディープラーニングは万能ではありません。 計算量、対話性、表現能力や最適化パラダイムを考慮しながらタスクにふさわしいモデルを考える必要があります。 画像変換の主な研究はエネルギー最適化問題として定義することができ、ディープラーニングでも最適化技術が重要になります。

その他