学生・共同研究者募集

■当研究室を志望する学生の皆様へ



当研究室では、機械学習・データサイエンスの理論研究、実践応用研究のいずれも研究することができます。



理論研究では、「機械はどこまで賢くなれるのか？」についての数学的な理論を構築し、人類の英知に貢献することを目指します。学習やデータマイニングの本質を追求し、新しい概念を作りたい人は、ぜひ当方の研究室で理論研究を志してください。ただし、理論は机上のものに留めず、実データを用いて有効性を検証することを必須としています。



実践応用研究では、現実のデータを用いて、実際の応用領域で価値を生みだすための研究を行います。最近の応用範囲は、マーケティング、広告、教育、SNS,　生命科学、セキュリティ、経済分析等に渡っています。各分野で現場のエキスパートと議論しながら、社会的に価値ある知識発見を目指します。そこでは、既存の技術の単なる適用ではなく、基礎技術そのものを塗り替えながら応用展開します。当研究室は企業や他の学問分野との連携関係も幅広く、いろんな業界の様々なデータに触れることができます。基礎技術を現実に活かしたいという希望をもつ人はぜひ当研究室で実践応用研究を志してください。



理論研究、実践応用研究のいずれの場合でも、当研究室では十分な数理的基礎力が要求されます。特に、解析、線形代数、確率、統計、情報理論、計算量理論、最適化については十分理解していることを前提として研究を進めます。例えば、「EMアルゴリズム」,「マルコフ連鎖モンテカルロ法」,「中心極限定理」,「主成分分析」,「特異値分解」,「回帰分析」などは当研究室では常識として見なされ、熟知していることを大前提として研究を進めます。その上でプログラミングスキルもあることが望まれます。

大学院生の就職先は、官公庁、金融、広告、電機メーカー、IT企業、サービス、コンサル等に及んでいます。

山西研究室へ入るには、

東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報専攻

を受験してください。（修士課程は夏入試のみ、博士課程は夏入試と冬入試があります）2020年以降は創造情報学専攻を兼務しておりませんので、ご注意ください。



研究室見学、進学相談は随時受け付けます。お気軽に

山西教授　yamanishi@mist　
池助教　ike@mist
木脇特任助教　kiwaki@mist

上記いずれかの教員までご相談ください。（ .i.u-tokyo.ac.jpをさらに続けてください）

 研究室紹介資料はこちら：山西研究室紹介資料

 

 

■特任研究員の応募について

JST－AIP加速課題「潜在空間を高度活用したディープナレッジの発見」を遂行するにあたり

特任研究員を募集しています。特任研究員を希望される方はご一報ください。

 



■共同研究に興味をお持ちの企業の方へ





当研究室では、民間企業様との共同研究を歓迎します。



・現実にビッグデータを抱え、いかにしたらこれを情報資産に変えることができるかを悩んでいる企業の方。

・ビッグデータを活用して何をやりたいのかは明確だが、その方法がわからず途方に暮れている企業の方。

・ビッグデータの分析をしたものの、いまひとつ深い知識が得られない、性能が足りないと感じている企業の方。

「複雑データからのディープナレッジの発見」を追求する当研究室と共同で研究できる可能性があるかもしれません。具体的な共同研究のあり方としては、分析受託、共同によるデータ分析、派遣人材の教育指導、コンサルティング　など様々な形態があります。当研究室では、これまでも多くの企業や公共機関との共同研究の実績を築き、その成果は数多くの学会などで発表してきました。現在は、データサイエンティスト養成講座と連携しながら産学連携を進めています。

当研究室との共同研究に興味のある方は先ずは、山西　yamanishi@mist

までご一報ください。（.i.u-tokyo.ac.jp　を補ってください）

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