配属を希望するみなさんへ

本研究室では、機械学習、信号処理、画像処理、グラフデータ解析、計測インフォマティクス等の研究に取り組んでいます。 このページでは、研究室の活動内容・研究環境・研究テーマの決め方についてご紹介します。 質問・相談・見学希望があれば、気軽に山田 (email: k-yamada [at] go.tuat.ac.jp) までご連絡ください。

研究室活動


本研究室では、学生の自主性を尊重した運営を行っています。コアタイムは設けていませんが、週あたり20時間以上を目安に研究に取り組むことを想定しています。 研究を行う場所は指定しておらず、研究室でも自宅でもどこでも構いません。 ゼミは週に1回程度行なっており、進捗報告やディスカッションを通じて研究を深めていきます。 ゼミもオンラインで受けることもできますが、なるべく対面で受けてほしいと思っています。

得られた研究成果は、積極的に国内外の学会で発表することを推奨しています。 また、修士課程の学生については、修了までに査読付きの国際論文誌への投稿を目標としています。

研究環境


研究活動に集中できる環境を整えています。 2024年10月に立ち上げたばかりの研究室ですが、研究を進めるにあたって十分な設備は整っていますし、これから一段とより良い環境にしていくつもりです。 学生には、一人一台GPUを搭載したPC (基本はGPUメモリが16GBのもの、テーマによってはそれ以上のスペックのもの) かMacbook Proを提供しており、深層学習や数値計算などある程度計算負荷の高い研究にも十分対応可能です。 また、研究室内では美味しいコーヒーを飲みながらリラックスして議論や作業ができる空間を用意しています。 心地よい環境の中で、じっくりとアイデアを練り上げてください。

研究テーマの決め方


研究テーマは、学生一人ひとりと相談のうえで、関心や適性に応じて決定します。 具体的なテーマは、関連分野の論文調査を通じて段階的に絞り込んでいく形をとっています。 当研究室では、理論的な研究テーマと応用的な研究テーマの両方を扱っており、幅広い視点で研究に取り組むことが可能です。 基礎理論の探究から実社会への応用まで、自分の興味に応じた方向性を見つけることができます。

理論的な研究テーマを選択する場合、理論や数式を読み解こうとする忍耐強さが求められるので、数式に対して苦手意識がない、数理的な理論が好きである方に向いています。 応用的な研究テーマを選択する場合、素早く実装してたくさん実験・検証を行うことが求められます。 プログラムを書くのが好き、またはプロダクトを開発するのに興味がある方に向いています。 本研究室では、メンバー全員がGitHubを使ってソースコードのバージョン管理を行なっているため、先輩や教員が書いたソースコードをいつでも参考にできる体制が整っています。 また、研究室wikiが運用されており、どのようにプログラムを書くべきか等の知見もまとまっています。 なので、配属当初はプログラミング能力に自信がなくてもやる気があれば、効率的に実装力を高めることができます。

外部からの進学を希望される方へ


本研究室では、他大学や他研究室からの進学する方も歓迎しており、博士前期課程(修士)・博士後期課程(博士)のいずれの段階からでも受け入れを行っています。これまでも外部から進学し、積極的に研究に取り組んでいる学生が在籍しています。 ただし、進学にあたっては研究への継続的な意欲と、本研究室でのテーマに真剣に取り組む姿勢を重視しています。とくに、学部時代に本研究室の専門分野とは異なる領域を専攻しており、修士の2年間のみで就職を目指す方の場合、短期間での基礎習得と研究の両立が難しいため、受け入れが困難な場合があります。 本研究室での研究に中長期的な関心を持ち、修士・博士を通じて専門性を深めたいと考えている方の進学を歓迎します。ご関心のある方は、まず山田 (email: k-yamada [at] go.tuat.ac.jp) までご連絡ください。