2027年度卒研生／専門ゼミ生募集，研究室説明会

 (この告知は主に学内の卒業研究を開始する学生に向けたものです）
 
人間をはじめとする生物が持つ環境にダイナミックに適応する情報処理能力をコンピュータ上で実現する研究を一緒にしてみませんか．新鮮な発想と熱意をもった人を歓迎します．
 

◆研究室説明会

• 第1回：10/2(金) 17:00-18:00 (3E102-1)
• 第2回：10/16(金) 10:30-11:30 (3E102-1)
• 第3回：10/22(木) 17:00-18:00 (3E102-1)

・上記の日以外でも見学希望を受け付けます．メールで連絡をお願いします．

◆指導教員

亀山　啓輔 教授 (このメールアドレスはスパムボットから保護されています。閲覧するにはJavaScriptを有効にする必要があります。)

専門分野：学習，環境に適応する情報処理様式に関する研究

基礎：学習，パターン認識，逆問題，深層学習の基礎理論，環境や利用条件に適応するメカニズムやアルゴリズム，新しい原理に基づく計算方式
応用：画像などメディア信号の認識，検索，復元

担当講義：

(情報科学類)　信号処理
(国際総合学類)　応用数学，国際学IV ほか
(大学院情報理工学位プログラム)　適応的メディア処理，インストラクショナルデザイン

◆募集人数：

情報科学類4年生 2名　国際総合学類3,4年生 2名程度

◆主な研究テーマ：

• パターン認識，学習，適応に関する研究
• 深層モデルにおける転移学習，蒸留，モデル横断的な学習
• 計算知能，ニューラルネットワーク，パターン認識の基礎的研究
• 生体認証に関する研究複数モーダリティ（生体特徴）の情報融合による生体認証の高精度化
• 画像認識，処理に関する研究照明変動に強い色特徴量（色不変量）を用いた画像認識
• 高次統計量特徴量や高次統計特徴量カーネルを用いた画像認識と分類
   

◆2027年度卒論テーマ

機械学習を基盤とした新たな計算知能方式の開発や，メディアの認識，検索，修復やシステムのモデル化に関する研究を行います．

1. 深層モデルにおける転移学習，蒸留，モデル圧縮，複数モデルを横断する学習

2. 多様な画像特徴量とその選択やカーネル化による画像認識と分類

3. 深層モデルを用いた物理システムのモデリング

4. 複数の生体特徴の情報融合による生体認証の高精度化

5. 照明変動に強い色特徴量（色不変量）を用いた画像認識

6. 計算知能，深層学習，パターン認識の基礎的研究

◆ゼミ

• 研究進捗状況ゼミ：　各々の研究の進捗状況を発表・議論
• 論文紹介ゼミ：　　　興味のある英語の論文を取り上げ発表・議論
• 基礎ゼミ：　　　　　数学，基礎学習ゼミ

◆その他行事

• 新入生歓迎会
• スポデー(?)
• その他飲み会など

◆受けておくとよい科目

基礎的な代数，解析，確率統計から，知能情報メディア主専攻関連の各科目が関連します．広い興味を持って多様なトピックに興味を持つことが新しい発想に繋がります．

◆2026年度の学生数

＊ 大学院システム情報工学研究群情報理工学位プログラム：10名
＊ 情報科学類：0名
＊ 国際総合学類：2名

◆質問受付先

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◆研究室HP

http://www.adapt.cs.tsukuba.ac.jp