人工知能や機械学習分野は，近年大きく注目される技術となり，この分野の人材需要も大きく増えています。その中で，知能システム分野の技術を研究を通して学び，様々な分野で活躍をしたいという人も増えています。一方で，一過性のブームに乗って，表面的な人工知能・機械学習アプリケーションの開発スキルだけに興味を持つ人も多くなりました。

 面白おかしいAIの研究は短期的には注目されますが，長い目でみて社会実装可能な技術にはなりにくいものです。また，いまやAIはどの分野でも利用可能となりコモディティ化しつつあります。AIアプリケーションを作るだけであれば，もはや誰でもできる作業です。

 これからは単なるプログラミングではない，システムとしてのAI設計・開発の力が必要です。そのためには，電気・電子・情報の基礎知識を総合できる広い視野をもったAIエンジニアが必要です。本研究室では，卒業研究，修士研究，博士研究　を通して，一過性のブームに左右されない知能システムの設計力，実装力を実問題を対象に研究するとともに，その基盤となるデータサイエンスと機械学習理論を追求することで，将来にわたって通用する知能システムエンジニアリングのエキスパートになってもらいたいと考えています。

In recent years, artificial intelligence and machine learning have attracted a great deal of attention, and the demand for human resources in these fields has also increased significantly. Among them, there are an increasing number of people who want to learn technology in the field of intelligent systems through research and play an active role in a variety of fields. On the other hand, many people have taken advantage of the temporary boom and become interested only in superficial artificial intelligence and machine learning application development skills. Toy AI studies will attract attention in the short term, but it is unlikely to become a technology that can be implemented in society in the long term. In addition, AI is now available and commoditized in any field, and anyone can do it just to create an AI application.  From now on, AI design and development skills as a system, not just AI programming, are required.  To achieve this, we need AI engineers with a broad perspective who can synthesize basic knowledge of electricity, electronics, and information.

 In this laboratory, we study the design and implementation capabilities of intelligent systems, which are not affected by temporary booms, on real problems through graduation, master's, and doctoral research.  By studying data science and machine learning theory, which are the foundation of the program, we hope that students will become experts in intelligent systems engineering that will be applicable in the future.

研究とは，まだ明らかになっていないことを明らかにする過程です。絶対的な正解があるわけではありません。正解を求めるのではなく，より高い価値を創造し知見を得ることが目的です。目的地への地図はありません。誰かの役に立つ地図を作る側になることが研究者の仕事です。ただし，地図作りに必要な方法や技術はいくつかあります。それを理解し試行することが卒業研究であり，研究者・技術者としての第一歩です。このスキルは研究者・技術者に限らず，人生における様々な問題解決の力となります。

The Study is process of revealing what has not yet been revealed. There is no absolute right answer. The goal is not to seek a correct answer, but to create higher value and gain knowledge. There is no map to the destination. It is a researcher's job to be on the side of making a useful map for someone else. However, there are a number of methods and techniques required for map making. The first step in becoming a researcher and engineer is to understand and try to do this as part of your graduation research. This skill is not limited to researchers and engineers, but can be a force in solving various problems in life.

本研究室でめざしている卒業研究のゴールは以下のとおりです。

1. 技術者・研究者としての基本的なリテラシ（問題発見能力，探索力，解決力，論理的・建設的な思考力，明快な説明・表現力，傾聴力）
2. 人工知能・機械学習・データサイエンスの基礎と実践的実現手法
3. 大学院にて自律的に研究を推進するための俯瞰的視野

2020年度卒業研究の皆さんへ　の特設ページも見てください。

The goals of the graduation research in this laboratory are as follows:

1. Basic literacy that engineers and researchers should possess (problem finding ability, ability to search, ability to solve problems, ability to think logically and constructively, ability to explain and express , presentation clearly, ability to listen).
2. Fundamentals of artificial intelligence, machine learning, and data science and practical implementation methods.
3. A global  view to promote autonomous research in graduate school.

Please also check out the special page for the students of the graduation research in 2020.

より高度な研究活動によって研究・技術スキルを高めるためには，大学院でに研究が必要です。国内外での研究発表，論文執筆，様々な研究者との交流を通して，視野の広いAI技術者・研究者を育成します。本学のみならず他大学から大学院生（修士・博士），またはポスドク(PD)として本研究室での研究を志望する方は，受験・受け入れ相談を随時受け付けております。遠慮なくお問い合わせください。また，本大学院では，学部生からの飛び級による出願や，特別選抜試験を実施しています。詳しくは大学院の出願要領をご確認ください。

In order to enhance research and technical skills through more advanced research activities, it is necessary to conduct graduate studies. Through research presentations, writing of papers, and exchanges with various researchers in Japan and abroad, we train AI engineers and researchers with a broad perspective.

If you wish to study in our laboratory as a graduate student (master's or doctoral) or postdoctoral researcher (PD) , please contact us at any time.For details, see the application guidelines for the graduate school.

博士号は世界共通の技術者・研究者の称号であり，一定レベルの研究経験を証明するパスポートです。企業等に就職し様々な経験を積んだ結果，ご自身のステップアップのために学位の必要性を感じる方が増えています。本研究室にも現在(2020年度）５人の社会人博士課程学生が在籍し，仕事と学業の両立を果たしています。

本大学院は社会人向けの博士課程コース(PEDコース)があり，個別の事情に応じた研究計画により，在職のまま学位取得にむけた研究に取り組みやすい環境が整っています。企業その他での研究・開発経験をもとに，博士号の取得を目指す方を歓迎します。４月および10月からの入学が可能です。出願にあたっては出願資格認定が必要となりますので，事前にお問い合わせください。

Ph.D is a universal title for engineers and researchers and a passport to prove a certain level of research experience. There are an increasing number of people who feel the need to obtain a degree in order to step up their education after gaining various experiences through employment at companies. In our laboratory, there are currently (2020) five doctoral students who are balancing work and study. The Graduate School offers a doctoral course (PED course) for working adults, which provides an environment in which it is easy to conduct research toward a degree while still working, with research plans tailored to individual circumstances. D. degree based on research and development experience in a company or elsewhere is welcome. Please contact us beforehand to confirm the eligibility for the application.

人工知能・機械学習の応用に関する共同研究・受託研究のご相談をはじめ，研究実施に至る前段階の技術指導・相談を随時受け付けております。特に機械学習案件は，本格研究に入る前の概念実証(Proof of Concept)が極めて重要です。NDA締結後3か月を単位にトライアルを行い，データクレンジングやアプローチの有効性について検証した上で研究要素を確認いたします。また，本学は地域連携に力をいれております。横浜市・川崎市等近隣はもちろん神奈川県の企業・研究所・自治体・行政組織に本研究室の成果を生かしていただける場を探しています。

We are available for consultation on joint research and commissioned research on the application of artificial intelligence and machine learning, as well as technical guidance and consultation on the preliminary stages of research implementation. Especially for machine learning projects, it is very important to have a proof of concept (proof of concept) before starting full-scale research, and we conduct trials every three months after concluding an NDA to verify the effectiveness of the data cleansing and approach, and then confirm the research elements. In addition, the University is committed to regional cooperation. We are looking for opportunities to make use of the results of our laboratory to companies, research institutes, municipalities, and administrative organizations in Kanagawa Prefecture as well as in the vicinity of Yokohama City and Kawasaki City.