DL4USのコンテンツを無償公開

Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。

エンジニア向けに松尾研で作成したもので、実装に重きを置き、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。

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

2018年度DeepLearningサマースクール(NLP・強化学習)の募集開始

松尾研が監修するDeepLearningに関する東大生向けサマースクールを今夏開講します。
2018年度はNLP・強化学習の2講座をご用意しています。

■ 募集について
募集締切 2018/7/18(水)
選考結果 2018/7/31(火)

詳細は下記ページを参考にしてください。
■ Deep Learning for NLP講座
http://deeplearning.jp/deep-learning-for-nlp/

■ Deep Reinforcement Learning講座
http://deeplearning.jp/reinforcement_cource/

Job: Webマスター

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。

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。