Job: Webマスター

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人工知能は近年大変注目されており、企業との共同研究プロジェクトや各種講座の受講生も年々数を増しています。
当研究室のメンバーは現在30名を超え、大学の研究室の中では規模も大きくなってきました。
そこで、研究室の運営を支えてくださる方にジョインしていただきたく、今回は研究室が運営するWEBサイトの制作・運営・改善をお任せするWEBマスターを募集いたします。

大企業・スタートアップ・アカデミアと関わるユニークな組織に興味のある方!という方は、ぜひエントリーください。

GCIデータサイエンティスト育成講座・演習コンテンツ公開

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東京大学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しました。
主に東大生向けに松尾研で作成したもので、pythonの基礎からデータ処理、機械学習まで一気通貫して学べます。
ご興味がある方はぜひダウンロードしてください。

公開ページ: こちら

GCIウェブページ: http://gci.t.u-tokyo.ac.jp/

*使用は個人学習のみ無償利用可、講習会や教室などでの利用は不可

データサイエンティスト養成講座・GCI5期生募集開始

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東京大学の学生を対象としたデータサイエンティスト養成講座、【グローバル消費インテリジェンス寄附講座】(通称:GCI)を本年も開講致します。

本研究室が主体となって運営しており5年目を迎え、より知識・技術が共に身につく講座となっています。

詳しくはこちら

受講締め切りは4月6日です。

Job: Research Engineer

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研究室における基礎研究と、人工知能を使った企業との共同プロジェクトにおいて、開発業務を担当していただけるリサーチエンジニアを募集します。
基礎研究の実績を積みつつ、共同研究ではビジネスで実用できる発想力、実装力も身につきます。

詳しくはこちら

The exercise contents of DeepLearning Basics are now available for free.

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東京大学のDeepLearning基礎講座の演習コンテンツを無償公開しました。

松尾研で作成したもので、ニューラルネットの基礎から始まり、CNN、RNN、Attentionまで網羅しています。

個人の勉強にぜひお使いください。(商用利用不可)

詳しくはこちら

Job: AI Researcher

東京大学松尾豊研究室(通称「WEBLAB」)・人工知能研究グループでは、開発技術に加えて優れた先見性やリーダーシップを持つ研究員やソフトウェアエンジニアを募集しています。WEBLABでは、多様かつ高度な「リアルデータ」を重視したプロジェクトに取り組んでおり、主に人工知能やウェブ解析、ビッグデータ分析、機械学習の技術を利用もしくは開発し、困難な課題の解決を目指しています。採用後はAI研究者又はソフトウェアエンジニアとして複数のプロジェクトに所属し、学内外の研究者や技術者、学生と密接に協働しながら、以下のようなタスクに取り組んでいただきます。想定される仕事内容は、1)ニューアルゴリズムの設計、2)アプリケーションの開発、3)テクニカル・サーベイ、4)HPC環境の構築及びマネージメント、5)ハードウェアの組み立て、6)学生のメンター及び教育、7)プロジェクト・マネージメントなどです。 <職務内容> 1)研究員 ・Deep Learningの新手法を設計・開発・検証する ・様々なプロジェクトで利用するライブラリの開発 ・各種企業との共同研究 ・研究分野:人工知能、機械学習、データ解析、ウェブ解析、NLP、画像処理又はロボティクス ・AAAI、IJCAI、 ACL、WWW、ICML、NIPS、ICLR等の学会における論文出版 ・教育 2)ソフトウェアエンジニア ・アプリケーション開発 ・Linux サーバー・マネージメント(GPUサーバーを含む) ・ネットワーク・マネージメント ・システム・デザイン ・メンター業務 3)研究員・ソフトウェアエンジニア共通 ・様々なプロジェクトのアプリケーション開発 ・テクニカル・サーベイ ・プロジェクト・マネージメント <応募資格> 1)研究員 ・博士の学位を有すること(コンピューターサイエンス/ 情報学 又は関連するTechnical discipline) ・機械学習のアルゴリズムをデザインした経験があること ・以下の分野で優秀な論文を出版したことがあること:人工知能、機械学習、データ解析、ウェブ解析、NLP、画像処理又はロボティクス 2)ソフトウェアエンジニア ・東京在住であること ・Linuxサーバーのマネージメントの経験や、仮想化の技術を有すること ・Unix/Linuxによるシステム・デザインの経験を有すること 3)研究員・ソフトウェアエンジニア共通 ・Python (Numpy、Scipy)によるプログラミング経験が豊富であること ・SQL / NoSQL(MySQL、MongoDB等) ・Git、Debuggers ・最新のコミュニケーション・ツールを使えること(Slack、Google Drive、Trello等) <優遇技術> ・Deep Learning のアルゴリズム開発の経験 ・分散計算、CUDA、Scikit-learn、OpenCV、Theano、Caffe、TensorFlow等の経験 ・組み込みシステム(Arduino、 Raspberry Pi等)の開発技術 ・モバイル/ウェブ アプリ開発 <オフィス環境> ・大学構内と設備 東京大学は、職場環境として最もエキサイティングな場所の一つだと私達は考えています。日本文化と近代建築のコントラストや、東京の中心にありながら豊富な自然を楽しむことができます。キャンパスにはスターバックスやコンビニ、気分転換によい公園や眺めの良い池、歴史的建造物やジムがあり、我々の生産性を高めてくれます。…