現在のメンバー

学部４年生：１４名

  • 口コミの有用性に関する研究
    閉会大臣
    Tomoe Syunsuke
  • レビュー評点予測に関する研究
    就活特任大臣
    人工知能専攻
    Oyamada iji
  • 野球における最適打順に関する研究
    副総理・BBQ特任大臣
    人工知能専攻
    ukuchi Akiho
  • アニメ画像に基づく聖地の位置特定
    に関する研究
    人工知能専攻
    onda Kaito
  • 競馬における勝ち馬予測に関する研究
    人工知能専攻
    Tokihiro tski
  • グラフエンべディングに関する研究
    広報大臣
    人工知能専攻
    awasaki Yuki
  • 小説における話者推定に関する研究
    人工知能専攻
    otoya Yuji
  • イラストを用いたニュース記事の要約に関する研究
    鯖缶大臣
    人工知能専攻
    akajima Taichi
  • 質問回答サイトにおける生成ＡＩの
    利用可能性に関する研究
    人工知能専攻
    kuda Haruka
  • 歌詞の機械翻訳に関する研究
    環境大臣
    人工知能専攻
    Sakurai in
  • 歌詞に基づくジャケット写真生成に
    関する研究
    人工知能専攻
    hirai Toshiki
  • Twitterグラフにおける
    重要ユーザ抽出に関する研究
    総理大臣
    人工知能専攻
    Miyazaki akumi
  • 調理レシピの難易度推定に関する
    研究
    人工知能専攻
    akui Hayato
  • インスタ写真による観光スポットの
    アノテーションに関する研究
    企画大臣
    人工知能専攻
    Sasaaki Nobutaka

学部３年生：１８名（先進：４名／人工：１４名）

  • ドライブルート推薦
    先進情報専攻
    Kato uya
  • 教育コンテンツの学習順序最適化
    人工知能専攻
    atake Yusuke
  • 人とAIの共進化を見据えた説明可能AI
    人工知能専攻
    okazono Ryutaro
  • 野球における配球のモデル化
    先進情報専攻
    Aiawa Kohei
  • 肌画像に対する異常値検出
    先進情報専攻
    Kaneitsu Shunya
  • ニュースコメントに対する
    意見マイニング
    先進情報専攻
    Takahashi Yma
  • SNS投稿からの犯罪検知
    人工知能専攻
    Suzuki oshiya
  • 中距離被写体のための
    写真穴場スポットの抽出
    人工知能専攻
    Toyama akumu
  • ハイパーグラフの埋め込み表現学習
    人工知能専攻
    Fukua Ryuho
  • サッカー応援歌の機械翻訳
    人工知能専攻
    rakaki Ryoma
  • 画像の高解像度化
    人工知能専攻
    Zhu Hao hen
  • メタ学習に基づく勝ち馬予測
    人工知能専攻
    ujisawa Toshiyuki
  • 口コミの信頼性評価
    人工知能専攻
    zumi Shunsuke
  • 商品説明文の自動生成
    人工知能専攻
    Tsui Shogo
  • SNSからのスラング検出
    awahara Satoshi
  • ポケカの価値推移予測
    人工知能専攻
    Oo Ayumu
  • Bリーグ観客動員数の予測
    人工知能専攻
    ya Kosuke
  • 写真の撮影位置推定
    人工知能専攻
    Koike into

過去のメンバー

2022年度卒業生・修了生：５名

  • Otaki Hayato：位置情報付き写真に基づく景観と距離を考慮したドライブルート探索手法
  • Sakamoto Kazuki：送信コメントの特徴ベクトル化に基づくゲーム配信チャンネルの将来予測
  • Yoshida Kennosuke：点過程モデルを用いたSNS上の投稿のトピックと感情の傾向分析
  • Suzuki Yuto：ネットワーク指標を用いた競合店舗のスクラップアンドビルドのモデル化と予測
  • Ito Shuta：Dynamic Hypergraph Embedding Methods for Visualization and Extraction of Important Structural Changes

2021年度卒業生：２名

  • Naito Soshi：効率的なアンサンブルに基づくUncertainグラフにおけるモチーフロール抽出
  • Matsuo Emi：位置的凝集性と意味的凝集性を考慮したエリア分割とアノテーション

2020年度卒業生：２名

  • Ito Shuta：二部グラフエッジの復元と頂点の可到達性に基づいたハイパーグラフの高速クラスタリング
  • Honda Souma：テーマパークにおける多様なユーザ行動を反映したマルチエージェントシミュレーション

2019年度卒業生：６名

  • Yazaki Masaya：移動行動モデルに基づく店舗出店戦略の分析
  • Yamaguchi Yuya：オンラインニュースサイトにおける議論構造の可視化
  • Yoshida Jun：分布間距離に基づく類似分布構造を有する地域の抽出
  • Sakabe Rei：ユーザ特性を考慮したマルコフ連鎖に基づくスポット予測
  • Yamazaki Yutaka：投稿順序を考慮した固有ベクトル法に基づくユーザ影響力の推定
  • Fuchigami Shono：類似度グラフにおける重要ノード指標を用いた便利食材群の抽出

2018年度卒業生：５名

  • Ohta Shun：交通ネットワーク上での不通事象の影響度分析
  • Ono Mio：ユーザ特性を考慮したVoter Modelにおける高影響度ノード分析
  • Kanno Kennichi：類似ツイートグラフに基づくユーザニーズの可視化手法
  • Matsui Naohiro：極座標可視化手法を用いたトレンドワードのバースト検出
  • Mori Ryota：他地域の代表写真を利用した地域別写真の高速クラスタリング手法

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