現在のメンバー

大学院生・研究生:3名(M1:2名/研究生:1名)

  • オンライン教育コンテンツの推薦に関する研究
    i WenZheng
  • アニメ画像に対するジオローカライゼーションに基づく聖地巡礼ルートの推薦
    ang Weixiang

学部4年生:18名(先進:3名/人工:15名)

  • 道路ネットワークx遺伝的アルゴリズム=複数の準最適ルートの探索
    人工知能専攻
    oyagi Haruto
  • アニメ画像+人物写真xconditional AnimeGAN=人物写真のアニメ画風変換
    人工知能専攻
    Zhu Hao hen
  • ハイパーグラフxData Augmentation+Variational Auto Encoder=ハイパーグラフの埋め込み表現学習
    企画大臣
    人工知能専攻
    Fukua Ryuho
  • 競馬レース履歴xRankNet+アンサンブル学習=着順予測
    ドン
    就活特任大臣
    人工知能専攻
    ujisawa Toshiyuki
  • レシピxRecurrent Neural Network+CookGAN=調理過程画像の生成
    人工知能専攻
    Suahara Rintaro
  • 手洗い時のセンサー波形x再帰型ニューラルネットワーク+XAI=共通特徴の抽出
    人工知能専攻
    okazono Ryutaro
  • ホテルレビュー+周辺施設xGraph Convolutional Neural Network=宿泊施設推薦
    総理大臣
    人工知能専攻
    zumi Shunsuke
  • 商品写真x顕著性マップ=商品説明文の自動生成
    人工知能専攻
    Tsui Shogo
  • コスメレビュー+Large Language Model+Retrieval Augmented Generation=対話的な化粧品推薦
    鯖缶大臣
    人工知能専攻
    Araaki Ryoma
  • スマホ肌画像x超解像+対照学習=肌診断
    捕鯨庁長官
    先進情報専攻
    Kaneitsu Shunya
  • ポケカ価格推移xマーク付き多次元ホークス過程=価値推移予測
    環境副大臣
    人工知能専攻
    Oo Ayumu
  • NBAスタッツxFactorization Machine=得点予測
    人工知能専攻
    ya Kosuke
  • ジオタグ付き写真x分類と回帰のハイブリッド学習=撮影位置推定
    鯖缶副大臣
    人工知能専攻
    Koike into
  • ウィキペディアx自然言語処理=学習順序最適化
    人工知能専攻
    atake Yusuke
  • 投稿写真x近傍グラフ+コミュニティ抽出=地理的特定性の定量化
    環境大臣
    企画副大臣
    人工知能専攻
    Toyama akumu
  • ニュースコメントxボックス埋め込み=建設的なコメントの抽出
    広報大臣
    先進情報専攻
    Takahashi Yma
  • 商品レビューx多クラス分類+いいね数予測=有用なレビューの抽出
    人工知能専攻
    Suzuki oshiya
  • MLB投球履歴x逆強化学習=意思決定過程の可視化
    広報副大臣
    先進情報専攻
    Aiawa Kohei

学部3年生:14名(先進:2名/人工:11名/その他:1名)

  • 人工知能専攻
    ukushima Kaito
  • 人工知能専攻
    Oawa Hayata
  • 人工知能専攻
    Motoashi Seita
  • 人工知能専攻
    saka Masatoshi
  • 人工知能専攻
    Fuita Hirotada
  • SNSからのスラング検出
    awahara Satoshi
  • 人工知能専攻
    izukoshi Setsuna
  • 人工知能専攻
    Tajima Yusuke
  • 人工知能専攻
    Matsuka Shinya
  • 人工知能専攻
    atrick Dharma
  • 人工知能専攻
    Sato intaro
  • 人工知能専攻
    Morita eiji
  • 先進情報専攻
    Kikawada akumi
  • ドライブルート推薦
    先進情報専攻
    Kato uya

過去のメンバー

2023年度卒業生:14名

  • Tomoe Syunsuke:感想と考察に着目した書籍レビューの有用性予測
  • Oyamada iji:特徴空間と時間軸におけるカーネル関数に基づく新規アイテムのスコア予測
  • ukuchi Akiho:再帰型ニューラルネットワークによる得点予測に基づく打順最適化
  • onda Kaito:分類と回帰のハイブリッドモデルに基づくジオローカライゼーションによるアニメの聖地推定
  • Tokihiro tsuki:競馬予測に対する機械学習手法の精度比較と重要特徴量の抽出
  • awasaki Yuki:Contrastive Learningに基づくノード列の埋め込み表現学習
  • otoya Yuji:小説における発話文の特徴を用いた中華料理店過程に基づく話者推定
  • akajima Taichi:Generation of Illust-Annotated News Map for Overlooking Events
  • kuda Haruka:質問回答サイトにおけるベストアンサーとの比較による生成AIの適切性評価
  • Sakurai in:モーラを考慮した強化学習による歌詞翻訳
  • hirai Toshiki:不均衡データに対する多クラス分類タスクに基づくジャケット写真の色調と表情の提案
  • Miyazaki akumi:コミュニケーションの種類と対称性を考慮したマルチレイヤーモチーフによる重要エッジの検出
  • akui Hayato:ユーザ習熟度と食材希少度を考慮したレシピの難易度推定
  • Sasaaki Nobutaka:SNS投稿写真からの代表抽出に基づく観光スポットの特徴と類似性推定

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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