東京大学 松尾研究室

【東大松尾研】2018年の活動報告

こんにちは、広報の清水です。あっと言う間に今年も残すところあとわずかとなりました。松尾研では今年もディープラーニングの研究・教育・社会実装・啓蒙に励み、エンジニアや運営スタッフなど人も増え、とても賑やかな研究室になっています！そこで、今年の松尾研を少し振り返っていきたいと思います。前半に多くのリリースがありましたね！そこで今年松尾研内外で話題となったトピック4つを改めてご紹介します。1.「Deep Learning」の日本語翻訳版（Goodfellow他著）出版深層学習の研究で著名なGoodfellow氏やBengio氏らによって書かれた、深層学習の勉強のための決定版ともいえる教科書を松...

【10月より開催】DeepLearning基礎講座のお申込みを開始しました

10月よりDeepLearning基礎講座を開催します。4年目を迎える松尾研究室主催の公開講座で、対象は東京大学の学生と社会人です。本講座を修了することで、DL研究者として最初の一歩を踏み出せるレベルになります。講座詳細とお申込みはこちらから※9/10締切となります。https://deeplearning.jp/lectures/dlb2018/

「日経Xトレンド」にて、deeplearning.jpの輪読会紹介の第3回目「ロボットは行動計画を立てられるか？」が掲載されました

「日経Xトレンド」にて、当研究室が中心となり運営しているマシンラーニングコミュニティー「deeplearning.jp」の輪読会をご紹介いただきました。本記事では、輪読会の内容を一部抜粋してお伝えしています。第3回テーマ：「ロボットは行動計画を立てられるか？」https://trend.nikkeibp.co.jp/atcl/contents/technology/00007/00008/

日経新聞 夕刊「人間発見」にて当研究室 松尾のインタビュー記事が掲載されました。

6月4日の日経新聞 夕刊「人間発見」にて当研究室 松尾のインタビュー記事が掲載されました。

当研究室の論文が情報処理学会にて、特選論文賞を受賞しました

当研究室の鈴木さんの論文が情報処理学会にて、特選論文賞を受賞しました。◼︎書誌情報鈴木雅大, 松尾豊: 異なるモダリティ間の双方向生成のための深層生成モデル, 情報処理学会論文誌, Vol. 59, No. 3 (2018)◼︎概要本研究では，画像情報とタグ情報といった，異なる種類の情報（モダリティ）の間を双方向に生成するための深層生成モデルを提案しました．従来の双方向生成の手法では，タグ情報から画像情報のような，次元の小さい情報から大きい情報の生成がうまくできないという課題がありましたが，本研究で提案した改良手法によって，この問題が解決し，適切な双方向生成が実現できることを示しました。...

松尾研、新人キックオフミーティング！

こんにちは、広報の清水です。4月に入って東京大学構内では新入生のフレッシュな姿が見られ活気付いていますが、当研究室でも6名の新しい運営メンバーを迎えました。職種はバックオフィスや事業企画など様々で、前職でも活躍されていた方ばかりなので私たちも背筋が伸びる思いです。キックオフミーティングでは、松尾先生より「ここがおかしい松尾研」と題して日本における研究室のあり方を変えようとする当研究室の運営方針をユニークに紹介。その他にも「今後の動向」や「それぞれに期待すること」などのお話もあり、皆さん挑戦意欲に満ちた表情で聞いていました。新しいメンバーと一緒に松尾研を盛り上げていきたいと思います。

ICLR2018 Workshopに当研究室の論文が5件採択されました

ICLR2018 Workshopに当研究室の論文が5件採択されました。◼︎Neuron as an Agent◼︎Designing Efficient Neural Attention Systems Towards Achieving Human-level Sharp Vision◼︎Expert-based reward function training: the novel method to train sequence generators◼︎Extending Robust Adversarial Reinforcement Learning Considering ...

当研究室の論文が言語処理学会にて、論文賞を受賞しました

当研究室の論文が言語処理学会にて、論文賞を受賞しました。◼︎書誌情報関 喜史, 福島 良典, 吉田 宏司, 松尾 豊: 多様性の導入による推薦システムにおけるユーザ体験向上の試み, 言語処理学会論文誌, Vol. 24, No. 1, pp. 95-115 (2016)◼︎概要ニュース推薦システムに多様性を導入した際のユーザ行動の変化を分析したものになります。 手法自体は既に提案されているものですが、実際のサービスにおけるユーザ行動の変化を明らかにしたという点が新規性です。◼︎スライドhttps://speakerdeck.com/ysekky/nlp-2018-invitation-t...

松尾研 卒業パーティーを開催しました

桜もちらほら咲き始めた3月19日、当研究室から旅立つ卒業生・退職者8名の新しい門出を祝う卒業パーティーを開催しました。思い出話や研究の話で盛り上がり、とても和やかでアットホームな雰囲気でした。会の最後には、Matsuo Labとそれぞれのイニシャルが刻まれたボールペンが卒業・退職者の方へプレゼントされるサプライズも。大手企業、スタートアップ、研究者・・・と皆進む道は異なりますが、「松尾研究室」で学んだことを活かし大きく羽ばたいてくれることを職員一同願っています。引き続き当研究室で研究を続ける方もいますが、新しいフィールドに立つ皆さんともいつか何かのプロジェクトでまたご一緒できる機会があれ...

東京大学のGCIデータサイエンティスト育成講座の演習コンテンツを無償公開開始

東京大学のGCIデータサイエンティスト育成講座（正式名：グローバル消費インテリジェンス寄附講座）」に利用している演習コンテンツの無償公開を開始致しました！本コンテンツは松尾研究室が主体となって開発し、プログラミング初心者からデータサイエンススキルを一通り学ぶことができる内容となっています。ご興味ある方はぜひダウンロードください。■演習コンテンツの特徴■演習コンテンツ 公開先URLhttp://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/gci_contents/

【開催報告】「第2期社会人一般向け Data Science Online Course」の修了式及び懇親会

当研究室が主体となって運営する「第2期社会人一般向け Data Science Online Course」の修了式及び懇親会を行いました。今期は900名を超える応募があった人気の講座です。優秀生によるプレゼン発表は、他の受講生から次々に質問が飛び交い、大いに盛り上がりました！第3期開催が決まりましたらこちらでも告知致しますので、どうぞお楽しみに。◼︎詳細はこちらからhttp://gci.t.u-tokyo.ac.jp/%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E4%BA%BA%E4%B8%80%E8%88%AC%E5%90%91%E3%81%91-data-science-online-c...

2月19日NHKのニュースにて放送された当研究室 松尾のコメント等がWEB版特集記事になりました

2月19日のNHKのニュースにて放送された当研究室 松尾のコメント等がWEB版特集記事になりました！以下リンク先URLよりご確認ください。https://www3.nhk.or.jp/news/web_tokushu/2018_0314.html?utm_int=news_contents_tokushu_003

IoTNEWSにて、当研究室 松尾の「SIX2018」講演の様子を取り上げていただきました

IoTNEWSにて、当研究室 松尾の「SIX2018」講演の様子を取り上げていただきました。◼︎東大 松尾豊氏が語る「ディープラーニング×ものづくり」戦略【前編】　—ABEJA「SIX 2018」https://iotnews.jp/archives/87813◼︎東大 松尾豊氏が語る「ディープラーニング×ものづくり」戦略【後編】　—ABEJA「SIX 2018」https://iotnews.jp/archives/87967

プログラミング教育メディア「Coeteco」で当研究室 松尾のインタビューが掲載されました

プログラミング教育メディア「Coeteco」で当研究室 松尾のインタビューが掲載されました。ぜひご覧ください。「プログラミングはいまの時代の武器！可愛い子には苦労が必要？　東京大学 松尾豊特任准教授」https://coeteco.jp/articles/10137

松尾研が主体となって翻訳したGoodfellow著「DeepLearning」の日本語版が本日発売

松尾研が主体となって翻訳したGoodfellow著「DeepLearning」の日本語版が3月7日に発売致しました。DeepLearningの教科書的な本になります。数学の基礎的なところから生成モデルまで扱っていますので、初学者の方にもおすすめです。ご購入・詳細はこちらからhttps://www.amazon.co.jp/%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92-Ian-Goodfellow/dp/4048930621