阿部 凌磨

横浜国立大学 環境情報学府 情報メデイア環境学専攻 学業優秀者表彰

横浜国立大学 環境情報学府 学業優秀者表彰

進化計算コンペティション2017　産業界で使える進化計算とは? - 多目的最適化部門 3位（チーム受賞）

進化計算コンペティション2017　産業界で使える進化計算とは? - 単目的最適化部門 2位（チーム受賞）

斉藤 翔汰

スキルアップAI株式会社, 取締役 CRO

スキルアップAI株式会社 / 取締役 CRO

Kana Masatoshi

久保 隆宏

アマゾンウェブサービスジャパン合同会社, Developer Relations Machine Learning

松下 嶺

株式会社レスラク, エンジニア

岸田 洋子

株式会社スキルアップNeXt, コーポレート部

須藤 明

仲田 航也

伊澤 智也

株式会社スキルアップNeXt(スキルアップAI株式会社), 取締役

末田 卓巳

Shot A Talk(ライトニングトークイベント)

実績

Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

AWS Certified Machine Learning – Specialty

Webデザイナー検定エキスパート

CGエンジニア検定エキスパート

Webデザイナー検定ベーシック

CGエンジニア検定ベーシック

Deep Learning for GENERAL（ディープラーニングG検定） 2019#3

Deep Learning for ENGINEER（ディープラーニングE資格） 2019#2

Deep Learning for GENERAL（ディープラーニングG検定） 2019#1

高等学校教諭一種免許状（情報）

高等学校教諭一種免許状（数学）

中学校教諭一種免許状（数学）

エックス線作業主任者

第二級海上特殊無線士

第二級陸上特殊無線士

Deep Learning for ENGINEER（ディープラーニングE資格） 2019#1

マルチメディア検定エキスパート

画像処理エンジニア検定エキスパート

マルチメディア検定ベーシック

画像処理エンジニア検定ベーシック

Deep Learning for ENGINEER（ディープラーニングE資格） 2018#1

Deep Learning for GENERAL（ディープラーニングG検定） 2018#1

応用情報技術者

基本情報技術者

受賞と資格

(1+1)-CMA-ES with Margin for Discrete and Mixed-Integer Problems

CMA-ES with Margin for Single-and Multi-Objective Mixed-Integer Black-Box Optimization

利得関数の適応的切替機構を導入したサロゲートモデルを用いた(1+1)-CMA-ESの提案

Efficient Search of Multiple Neural Architectures with Different Complexities via Importance Sampling

Neural Architecture Search for Improving Latency-Accuracy Trade-off in Split Computing

 CMA-ES with Margin: Lower-Bounding Marginal Probability for Mixed-Integer Black-Box Optimization

 Benchmarking CMA-ES with Margin on the bbob-mixint Testbed

構造の複雑さを考慮したNeural Architecture Searchにおける複数構造探索の効率化

 徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応

目的関数の単調増加変換に対する不変性をもつサロゲートモデルを用いた(1+1)-CMA-ESの提案

カテゴリカル分布と構造正則化を用いた自然勾配法による畳み込みニューラルネットワークの構造探索

Embryo Grade Prediction for In-Vitro Fertilization

徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集

高速、高性能、高ロバストなニューラルネットワーク構造の自動設計手法「ASNG-NAS」

 Optimization of an H0 photonic crystal nanocavity using machine learning

Joint Optimization of Convolutional Neural Network and Image Preprocessing Selection for Embryo Grade Prediction in In Vitro Fertilization

Controlling Model Complexity in Probabilistic Model-Based Dynamic Optimization of Neural Network Structures

Optimization of H0 Photonic Crystal Nanocavity using Neural Network

Adaptive Stochastic Natural Gradient Method for One-Shot Neural Architecture Search

Shota Saito, Shinichi Shirakawa, Youhei Akimoto: “Embedded Feature Selection Using Probabilistic Model-Based Optimization”, Student Workshop in Genetic and Evolutionary Computation Conference 2018 (GECCO 2018) , Kyoto, Japan, 15th-19th July (2018).

K. Nishida, H. Aguirre, S. Saito, S. Shirakawa, Y. Akimoto: “Parameterless Stochastic Natural Gradient Method for Discrete Optimization and its Application to Hyper-Parameter Optimization for Neural Network”, preprint arXiv:1809.06517 (2018).

武田太一，阿部遼太郎，白鳥遼，白川真一，斉藤翔汰，馬場俊彦：機械学習を用いたフォトニック結晶ナノレーザのQ値向上，応用物理学会春季講演会 (2019).

阿部遼太郎，武田太一，白鳥遼，白川真一，斉藤翔汰，馬場俊彦：ニューラルネットワークを用いたフォトニック結晶ナノレーザの構造最適化，応用物理学会春季講演会 (2019).

斉藤翔汰，白川真一：適応的ノイズ分布を導入したDeep Neural Networkのための学習法，計測自動制御学会 システム・情報部門 第56回システム工学部会研究会，pp.26-32 (2017)．

Hirokazu Kobayashi, Shota Saito, Shinichi Shirakawa: “Dynamic Feature Construction for Neural Networks Using Probabilistic Model-Based Genetic Programming”, 2018 JPNSEC International Workshop on Evolutionary Computation, Shenzhen, China (2018).

白鳥遼，阿部遼太郎，武田太一，中田雅也，白川真一，斉藤翔汰，馬場俊彦：粒子群最適化を用いたSiフォトニック結晶光偏向器の最適化，応用物理学会春季講演会 (2019).

Shota Saito, Shinichi Shirakawa: “Introducing a Penalty Term to Control Structure Complexity in Dynamic Optimization of Neural Network Structures”, 2018 JPNSEC International Workshop on Evolutionary Computation, Shenzhen, China (2018).

斉藤翔汰，白川真一：Information Geometric Optimizationを⽤いた埋め込み型特徴選択，進化計算シンポジウム2017，pp.77-84 (2017).

斉藤 翔汰

斉藤 翔汰

斉藤翔汰

斉藤翔汰