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Our paper for JSAI journal was accepted.
Our paper for JSAI journal was accepted.
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)
Startups
「松尾研発スタートアップ」とは、松尾研出身者が創業または松尾研の支援を受け創業された企業の内、 技術・事業力共に成長可能性が認められ、且つ松尾研の理念に共感し共に後進の育成に取り組む、選抜されたスタートアップ企業群です。
Our work, the Japanese translation of “Deep Learning” written by Goodfellow will be published on 28th February.
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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
Our research was accepted for CHI2018 Demonstrations Track.
Our research was accepted for CHI2018 Demonstrations Track. 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…
Our lab has been taken up by Diamond Weekly.
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2月10日号の週刊ダイヤモンド「特集 AI格差」内にて、当研究室を取り上げていただきました。
P59にて「知らなきゃモグリ！日本のAI人材を輩出 東大・松尾豊研究室の人脈」の記事となります。
ぜひご覧ください！
だいこう証券ビジネス
だいこう証券ビジネスとの共同研究で、超高速取引の普及などで複雑化する証券売買の実態に合わせ、証券売買を自動で審査する技術を研究・開発しています。
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 <-現在公開停止中 2023.12.25時点