우리가 한 일
기계 학습 기술을 사용하여 작은 인공 메이저 사이트 순위을 생성
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세계는 현재 3 번째 인공 지능 붐에 직면하고 있습니다. 우리 주변에는 "AI (인공 지능)"및 "IoT"와 같은 키워드가 다양한 장소에서 날아가 일상 생활에 큰 변화가 발생합니다. 기계 학습은 인공 지능에 대해 이야기 할 때 필수적인 기술입니다. 우리는 놀라운 미래를 가능하게 할 수있는 기계 학습 기술에 대한 연구를 소개 할 것입니다.
Maeda Eisaku시스템 설계 및 엔지니어링 교수, PhD (Engineering)
1986 년 도쿄 대학의 생물 과학 대학원에서 대학원 연구를 마친 후 그는 Nippon Telegraph and Thine Co., Ltd. (NTT로 약자)에 합류했습니다.
2013-2017 NTT 담당 이사 및 NTT Basic Research Institute of Communication Science 이사로 재직 한 후 2017 년 9 월부터 Tokyo Denki University의 System Design Engineering 교수, 정보 시스템 공학과 교수로 재직했습니다. 그의 전문 분야는 인공 메이저 사이트 순위, 데이터 과학 및 기계 학습입니다.
다양한 분야에서 AI 기술 적용
기계 학습은 기계가 주어진 데이터 또는 정보의 규칙을 도출하고 특정 작업을 수행하는 기술이며 AI의 핵심 기술입니다. AI의 실제 적용은 빠르게 발전하고 있으며 이제는 모든 산업 분야에서 필수 기술이되었습니다. 따라서이 분야의 기본 기술과 이론을 습득하면 사회의 위치에 관계없이 유용한 인적 자원이 될 수 있어야합니다.
내 실험실은 기계 학습과 관련된 광범위한 연구 주제를 연구하고 있습니다. 스마트 스피커를 사용한 무료 대화, 물리적 움직임과의 멀티 모달 커뮤니케이션, 마술 및 스포츠의 비디오 분석, 심박수 노동 차트 분석, ISE 패턴 디자인 분석과 같은 생물학적 데이터 분석, 공장에서 생산 된 부분의 메이저 사이트 순위형 검사를 포함하여 광범위한 주제를 다룹니다.
위의 모든 주제에 대한 두 가지 일반적인 연구 및 교육 목표가 있습니다. 첫 번째는 여러 기본 일반 목적 기술을 경험하고 주로 기계 학습을 경험하고 특성에 대해 배우는 것입니다. 두 번째는 데이터 수집, 실험 컴파일 및 데이터 해석과 같은 일련의 연구 및 개발 프로세스를 정확하게 설계하는 기술을 연마하는 것입니다. 이 두 기둥을 습득하고 사회에서 활동할 수있는 데이터 과학자를 개발하고 싶습니다.
미지의 세계를 이해하면 차세대를 이끌어 줄 엔지니어의 재능을 키울 것입니다
나는 항상 학생들에게 "세상은 광대하고, 나가서 가능한 한 많은 모험을하십시오"라고 말합니다. 나는 교실에서 공부할뿐만 아니라 솔로 여행을하거나 마음을 무언가에 넣는 등 당신이 모르는 세상을 경험할 수있는 능력을 발전시키기를 바랍니다. 이런 종류의 인간 능력이 새로운 기술의 개발에 필요하기 때문입니다.
실험실의 학생들은 자신의 관심사를 사용하는 연구를 통해 결과를 달성했습니다. 2018 년에 그는 UBICOMP 2018에서 열린 유비쿼터스 컴퓨팅 국제 회의에서 개최 된 "Sussex-Huawei Comotion Challenge"라는 연구 경연 대회에서 3 위를 차지했습니다. 또한 같은 해에 그는 전자 및 정보 기술 인식 및 미디어 그룹이 주최 한 22 번째 PRMU 알고리즘 콘테스트에서 최우수상을 수상 할 수있었습니다.
전체 실험실은 기계 학습의 본질과 패턴 인식을 이해 한 후 인상적인 상금에 만족했습니다. 배우려고하는 많은 사람들이 도전에 도전하기를 바랍니다.
