$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
2022 東工大 情報通信系 研究室紹介 (大岡山) / Research@ICT, Toky...
Search
Tokyo Tech ICT Dept.
March 01, 2022
Research
0
5.9k
2022 東工大 情報通信系 研究室紹介 (大岡山) / Research@ICT, Tokyo Tech (Ookayama Campus) 2022
Tokyo Tech ICT Dept.
March 01, 2022
Tweet
Share
More Decks by Tokyo Tech ICT Dept.
See All by Tokyo Tech ICT Dept.
2025 東工大 情報通信系 研究室紹介 (大岡山) / Research@ICT, Tokyo Tech (Ookayama Campus) 2025
icttitech
0
14k
2025 東工大 情報通信系 研究室紹介 (すずかけ台) / Research@ICT, Tokyo Tech (Suzukakedai Campus) 2024
icttitech
0
13k
2023 東工大 情報通信系 研究室紹介 (大岡山) / Research@ICT, Tokyo Tech (Ookayama Campus) 2023
icttitech
0
8.9k
2023 東工大 情報通信系 研究室紹介 (すずかけ台) / Research@ICT, Tokyo Tech (Suzukakedai Campus) 2023
icttitech
0
9k
2022 東工大 情報通信系 研究室紹介 (すずかけ台) / Research@ICT, Tokyo Tech (Suzukakedai Campus) 2022
icttitech
0
6.8k
2021 大学院修士課程入試の詳細 / Grad School Admissions@ICT, Tokyo Tech 2021
icttitech
0
4.6k
2021 東工大 情報通信系 研究室紹介 (大岡山) / Research@ICT, Tokyo Tech (Ookayama Campus) 2021
icttitech
0
6.6k
2021 東工大 情報通信系 研究室紹介 (すずかけ台) / Research@ICT, Tokyo Tech (Suzukakedai Campus) 2021
icttitech
0
6.8k
Other Decks in Research
See All in Research
SkySense V2: A Unified Foundation Model for Multi-modal Remote Sensing
satai
3
150
20250725-bet-ai-day
cipepser
3
550
Remote sensing × Multi-modal meta survey
satai
4
630
Unsupervised Domain Adaptation Architecture Search with Self-Training for Land Cover Mapping
satai
3
370
その推薦システムの評価指標、ユーザーの感覚とズレてるかも
kuri8ive
1
270
ロボット学習における大規模検索技術の展開と応用
denkiwakame
1
170
言語モデルの地図:確率分布と情報幾何による類似性の可視化
shimosan
8
2.2k
「どう育てるか」より「どう働きたいか」〜スクラムマスターの最初の一歩〜
hirakawa51
0
1k
[Devfest Incheon 2025] 모두를 위한 친절한 언어모델(LLM) 학습 가이드
beomi
2
970
高畑鬼界ヶ島と重文・称名寺本薬師如来像の来歴を追って/kikaigashima
kochizufan
0
100
病院向け生成AIプロダクト開発の実践と課題
hagino3000
0
440
地域丸ごとデイサービス「Go トレ」の紹介
smartfukushilab1
0
570
Featured
See All Featured
Done Done
chrislema
186
16k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
61k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
73
5k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
51k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3.1k
Writing Fast Ruby
sferik
630
62k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.6k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
2.7k
Fireside Chat
paigeccino
41
3.7k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
432
66k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.5k
A better future with KSS
kneath
240
18k
Transcript
4
("',)$
3 9 821
• >:X o?oJ1xwy~H;O}L zP MN z8vuz@NoQ@YB+ jfhjinmlmkxwz#I yqr2
P -10 -5 0 5 10 -15 -10 -5 0 5 10 15 (deg.) (deg.) q i0 q ak q bk Question item A multiple ch cell 2,('*&+'-) "DDFTT %/4 %PNBJ O )PUNBJ M *."1 *1 *OUFSOFU .BJM /BNF 0GGJDF 1 101 1FFS 1PTU 3'$ 4ZTUFN 8FC CJU DPN UP XXX ZBIPP ΞυϨε ྫ ిࢠ ϙʔτ Ωϟογϡ ϓϩτίϧ ωʔϜ αʔό ϛϥʔ ࣗ ϝʔϧϘοΫε ΞϓϦέʔγϣϯ σʔλ ֊ ϩʔΧϧ ϧʔτ τϥώοΫ ΦʔιϦςΟ ωοτ Πϯλʔωοτ ωοτϫʔΫ ίϯςϯπ CH@!$4 %54 $& $&J:?< @FFE988GGG7DC7A=F7?7FAF?=@7;=7BE
',)$
目標と戦略: 革新的な数理表現と強力な最適化数理の融合によって 次世代の信号処理分野に飛躍的進化をもたらします! 最近の研究事例 (No worry !) ①ハイブリッド最急降下法と近接写像の融合による階層的最適化問題の解決 ②スパース情報表現の理想的活用を実現する非凸正則化モデルと応用 ③Stiefle多様体の大域的ベクトル空間表現とデータサイエンスへの応用 ④超複素テンソルの最良低ランク近似表現と画像信号処理への応用
山田研究室 信号処理・最適化・逆問題・機械学習のための 情報表現モデル と アルゴリズム 研究を思いっきり楽しんで、成長したい人 数学が好きで、熱いハートを持っている人 世界的な研究者になりたい人(←実績多数) 「自分は天才かも」と密かに思っている人(^_^) 歓迎する学生像
',)$
No.7 ( '30257- 98 :8LAN
;8IoT (Internet of Things) 4. M2M (Machine to Machine) ),"(& '*%( 6#$! $P?BD'-K*, + 0P&@D#/hbewzWK*,
No.8 *zK$7GV ([£W!F) AD%0¢ ;R¡g¡d !#"
$& $& !& )IoT '%&$&( M2M !& '%&$&( M2M #&% $& #&% % % % $&,5 1) U_Zc"J) 2) #(U_ZcJ0 3) #(/J!-3
',)$
σʔλαΠΤϯε ใཧ ֬ɾ౷ܭ ২দݚڀࣨͷ࠷ۙͷݚڀςʔϚ • ௨৴࿏Λར༻ͨ͠ಠཱཚੜ • ූ߸Ͱͳ͘ίετΛ࠷খʹ͢Δσʔλѹॖ • ڭࢣ͖σʔλྨ๏
• σʔλྻ͔Βͷະใͷਪఆ ২দݚڀࣨʙใཧͱσʔλαΠΤϯεʙ ใ௨৴γεςϜͷڀۃͷੑೳΛ ٻ͢ΔཧݚڀΛߦ͍ɺੈքॳ ͋Δ͍ੈքҰͷՌΛࢦͯ͠ ͍·͢ɻ࠷ۙɺ༩͑ΒΕͨσʔ λΛใݯͱΈͳ͢͜ͱͰɺσʔ λαΠΤϯεతͳใཧͷߏங ΛࢼΈ͍ͯ·͢ɻ
11
12
%O 6G =; A5S9P 8CI % % <3M+$+/-F
RN)& %IJ V E:6K +/-F ;=:() 6&!) WX4?2'@G>2 #%%+/-F 30"-,42! *%. %.+ & 59 ( <">"2 , #1$7CO2/'8 • DC$CB$ %"I 01Q, V ( <3FLH! UE:6K*<3 M+IJ V .3/T318/7 2022920234
松本研究室 ވކވކ 年度新設研究室です ܱ以前に東工大での勤務経験ありܲ 研究活動開始後は週2回論文または本読み輪講(ゼミ)を開催します 週 އ 回植松研と實松研と合同ゼミを開催 完全オンラインで研究実施可能です 下記の研究分野に従事。「敵対的深層学習」は昨年度から立ち上げたの
で世界的水準に到達したとは言い難いです 敵対的深層学習 量子情報処理 情報理論的情報セキュリティ、特に秘密分散法 興味がある人は個別研究室紹介に来てください 連絡先 đĘĔēÿđĎĆݥćāēܥăܥēćēăāĆܥÿāܥĉď 松本研紹介 研究室紹介 އ ܭ އ
&!#+,',)$
▪14 I D i n dC E I A
W i n d E W NC c SGW Λ௨ͯ͠ ඞཁͳ՝Λ Ͱղܾʂ 8G=H:E9A701 ;<?D"4 6 P 6 IPv63./6B>@FH:#4 IPv4 203.0.113.123 IPv6 2001:db8:cafe:beef:1234:abf:fed:123 hld o l d ie mn 4 4- ( ) / o l d : cd 4 -)) - ) o l d ah ie mn 4 - - 4 S R ie mn P -4 ). I D
" )',)$
\bdY1( [VOeP1( XPTc2%. Lae bSmlnf20nm24]QNg 1(+* .+* d\`u=+8[]co54KDLK
>:GQuZt^oPnz]GBD QuZt^oK;(~[]co;( 16
+./14 IoT/AI, ¨!IoT/AIJADdRzmszgx X (DL) KQzVcWaq{pdu. ¨IoTP 9CNUb\YxkrzcRxX A7y)UhQzVcWaq ¨AIP&BDJBFvj]eIIoT
izfSTQ{_leSTQ y %*,{mv yizfSTQ{_leSTQ y-1J3OMON y< PEAD@|<"{< 6(2IH} IoT CPU IoTHDLJ^Xc' We]fg @FFE988GGG7=;>7A=F7?7FAF?=@7;=7BE8 i 6ihjoihk RM`KIIoT
%*',)$
e)AD http://www.ec.ss.titech.ac.jp/ }/zp .Us|t ADZ¢_CT AD¢b(AD" ( {")
a1}5xwz,y' 3S` z4→\&]c ^6<¡^9<¡ =< z-E ▪19
21
22
23
24
T T o I -- - - - .
) ( ( ) I G , ( A
F P F A R G ) 26
S N i e o ( ( ) (
t ) ( w N &, , , , F : 10 2 F C Num kp C w N C r g n s