English
データサイエンティスト養成講座・GCI５期生募集開始
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。
受講締め切りは4月6日です。
【開催報告】「第2期社会人一般向け Data Science Online Course」の修了式及び懇親会
当研究室が主体となって運営する「第2期社会人一般向け Data Science Online Course」の修了式及び懇親会を行いました。
今期は900名を超える応募があった人気の講座です。
優秀生によるプレゼン発表は、他の受講生から次々に質問が飛び交い、大いに盛り上がりました！
第3期開催が決まりましたらこちらでも告知致しますので、どうぞお楽しみに。
◼︎詳細はこちらから
当研究室の論文が情報処理学会で特選論文賞を受賞しました。
鈴木雅大君が情報処理学会で特選論文賞を受賞しました。
【書誌情報】
鈴木雅大, 松尾豊: 異なるモダリティ間の双方向生成のための深層生成モデル, 情報処理学会論文誌, Vol. 59, No. 3 (2018)
【概要】
本研究では，画像情報とタグ情報といった，異なる種類の情報（モダリティ）の間を双方向に生成するための深層生成モデルを提案しました．従来の双方向生成の手法では，タグ情報から画像情報のような，次元の小さい情報から大きい情報の生成がうまくできないという課題がありましたが，本研究で提案した改良手法によって，この問題が解決し，適切な双方向生成が実現できることを示しました．
当研究室の論文がAsian CHI Symposiumに採録されました。
当研究室の論文がAsian CHI Symposiumに採録されました。
【書誌情報】
Keiichi Ochiai, Yusuke Fukazawa, Wataru Yamada, Hiroyuki Manabe, Yutaka Matsuo: “Pokémon Go Influences Where You Go: Analyzing the Effects of Location-based Services for Location Prediction.” Asian CHI Symposium: Emerging HCI Research Collection in ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI) 2018. Montréal, Canada.
【概要】
ユーザの位置予測は重要な課題であり、ポケモンGoなどの位置情報サービスはユーザの訪問場所に影響を与えると考えられ、位置予測に活用できると考えられる。そこで本研究では未訪問の場所へのチェックイン予測に対する位置情報サービスの影響を分析した。
関 喜史君が言語処理学会第24回年次大会で論文賞を受賞しました。
関 喜史君が言語処理学会第24回年次大会で論文賞を受賞しました。
【書誌情報】
関 喜史, 福島 良典, 吉田 宏司, 松尾 豊: 多様性の導入による推薦システムにおけるユーザ体験向上の試み, 言語処理学会論文誌, Vol. 24, No. 1, pp. 95-115 (2016)
【概要】
ニュース推薦システムに多様性を導入した際のユーザ行動の変化を分析したものになります。 手法自体は既に提案されているものですが、実際のサービスにおけるユーザ行動の変化を明らかにしたという点が新規性です。
当研究室の論文が人工知能学会論文誌に採録されました。
当研究室の論文が人工知能学会論文誌に採録されました。
【書誌情報】
中川大海, 那須野薫, 岩澤有祐, 上野山勝也, 松尾豊: Deep Knowledge Tracingの拡張による擬似知識タグの生成, 人工知能学会論文誌, Vol. 33, No. 3 (2018)
【概要】
Deep Knowledge Tracing（DKT）と呼ばれる生徒の習熟予測を行う手法を拡張し、生徒の学習ログに基づいて擬似的な知識表現を生成する手法を提案しました。
従来手法の、人間の専門家が定義した知識表現を所与のもとしていることによる限界を指摘し、提案手法によってDKTの適用範囲や予測性能を向上させることを示しました。
Deep Learning Day’18
1月20日秋葉原UDXにて、松尾研が中心となって運営している先端人工知能論ⅠとDeep Learning基礎講座の今年度最終報告会を開催しました。
当日は、受講生達によるプレゼンテーション・ポスター発表および、Facebook AI ResearchのGuillaume Lample氏、Deep MindのDani Yogatama氏の２名に基調講演を行って頂きました。
＜決勝プレゼンテーション枠＞
最優秀賞：チーム15「GANを利用した服の試着システム」
優秀賞 ：チーム2「Nyancoder」・チーム3「画像変換を駆使した顔はめパネル」
最優秀賞：チーム15「GANを利用した服の試着システム」
優秀賞 ：チーム2「Nyancoder」・チーム3「画像変換を駆使した顔はめパネル」
＜ポスター枠＞
最優秀賞：チーム25「FindVoice: 特定の人物の発話シーンを検出するシステム」
優秀賞 ：チーム10「Deep Quoridor」・チーム23「子供ジェネレータ」
最優秀賞：チーム25「FindVoice: 特定の人物の発話シーンを検出するシステム」
優秀賞 ：チーム10「Deep Quoridor」・チーム23「子供ジェネレータ」
有用なDeep Learningのデータセットやライブラリ、APIが近年増えてきており、今年度話題となったGANを利用したプロジェクトが多く見られました。
発表後には、基調講演のお二人を含めた参加者で懇親会も行われました。
松尾研主体で翻訳したGoodfellow氏の「DeepLearning」の日本語版が2/28に出版されます
松尾研が主体となって翻訳したGoodfellow氏の「DeepLearning」の日本語版が2/28に出版されることが決定しました。
DeepLearningの教科書的な本です。
詳細はこちら
当研究室の論文がCHI2018 Demonstrations Trackに採録されました。
当研究室の論文がCHI2018 Demonstrations Trackに採録されました。
【書誌情報】
Nishanth Koganti, Abdul R. A. Ghani, Yusuke Iwasawa, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: “Virtual Reality as a User-friendly Interface for Learning from Demonstrations.” Demonstrations Track, Conference on Human Factors in Computing Systems, (CHI). Montreal, Canada, April 21-26, 2018.
See details: Virtual Reality as a User-friendly Interface for Learning from Demonstration
