[PDF]「なぜ私たちはいつも締め切りに追われるのか。」松尾 豊 独立行政法人 産業技術総合研究所
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業績 | 松尾 豊
発表文献（論文誌） 総説・解説 国際会議 著書 Google Scholar DBLP 発表文献（論文誌） 小林由弥, 鈴木雅大, 松尾豊: 深層生成モデルによる背景情報を利用したシーン解釈, 人工知能学会論文誌, 第38巻3号, (2023). Takeshi Kojima, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo: Robustifying Vision Transformer Without Retraining From Scratch Using Attention Based Test-Time Adaptation, New Generation Computing, (2022). Tatsuya Matsushima, Yuki Noguchi, Jumpei Arima, Toshiki Aoki, Yuki Okita, Yuya Ikeda, K
松尾 豊
東京大学で、人工知能の研究を行っています。 ディープラーニング（深層学習）を中心とする技術で、人工知能の研究領域に大きなブレークスルーを生み出すこと、ウェブやものづくり等の産業に大きなインパクトをもたらすことを目指しています。松尾研究室では、多くの学生やスタッフが日々、新しい技術の研究と応用を行っています。[研究] 人工知能（特にディープラーニング）とウェブ工学が専門分野です。人工知能学会では2012年から2年間、編集委員長を務め、2014年から2018年まで倫理委員長を務めました。2017年には、日本ディープラーニング協会を設立し、理事長に就任しました。 これまで、人工知能（仮説推論、機械学習）、自然言語処理、社会ネットワーク分析、ソーシャルメディア、ウェブマイニングの研究を行ってきました。現在は、ディープラーニングの研究に注力して研究を進めています。 [業績] 東京大学大学院工学系研究
松尾ぐみ | 松尾 豊
松尾ぐみ since 2000（過去の情報です） 松尾ぐみは、東大石塚研の学生を中心として、自然言語処理、Web上の情報処理、推論などの研究を行うグループです。だいたい常時10～20名くらいの学生・若手研究者から構成されています。卒論や修論といったレベルにとどまらず、本質的なよい研究を目指します。活動内容は、 だいたい週に1回 打ち合わせ:メンバーの研究の進捗発表とディスカッション 週に1回輪読:AI、CSに関する名著論文、教科書を読む です。あとは、適宜、個人的に打ち合わせします。 松尾ぐみでは、Web上の情報を整理・構造化・知識化する｢高次Webマイニング｣というテーマを中心に研究を進めていきます。自然言語処理、機械学習、推論、コミュニティなどさまざまな研究テーマを含みます。 松尾ぐみは2013年ごろまでで休止し、Deep Learning勉強会が立ち上がっています。 論文の書き方 論
松尾ぐみの論文の書き方 | 松尾 豊
松尾ぐみの論文の書き方 論文を書くことは、研究を進める上で重要なプロセスのひとつです。 研究者の業績も論文によって評価されます。ここでは、松尾ぐみの学生と一緒に論文を書いていく中で、よく注意点として出てくることをまとめて整理してみました。なお、松尾ぐみのテーマに即していますので、違う分野の人は参考にならないかもしれません。 研究を論文にするということ 自分の研究をきれいな形に切り取る 論文は、自分の研究日記でも苦労日記でもありません。卒論や修論は、自分がやったことをできるだけ主張する、 苦労した点を伝えるという点で、 ある意味、研究日記でも構わないでしょう。しかし、ジャーナルの論文や国際会議の論文は違います。 こういった論文は、新しい知見を読者に伝えるためにあります。読者が必要としている情報、知りたい情報を、過不足なく書く必要があります。 自分の苦労話や、横道に入るような研究は書く必要はあ
松尾ぐみの論文の書き方：英語論文 | 松尾 豊
あー、やっぱりこの国際会議は難しいな。日本人ほとんど通ってないしなぁ。結構頑張ったんだけどなぁ。でも査読者、なんか良く分からないことを言ってる。こいつ分かってないな。こんな査読者に当たるとは運が悪い。３人中１人はすごくいいコメントなのになぁ。ま、いいや、研究会論文でも書こう。 （※に戻る） 私も以前はこんな感じでした。主要な国際会議のレベルは高いと思ってました。今では、そうは思いません。何といっても、まずは完成度の問題です。 完成度を上げることの重要性 完成度を上げるとは、自分で修正するところがなくなるまで、修正を繰り返すことです。 上の例では、初稿の段階で投稿していますね。これで通せる人は誰もいません。ここで私がよく目安に使っている２つの経験則を紹介しましょう。 執筆時間の法則： 経験上、次のような法則があります。「書こう」と思ってから、初稿ができるまでの時間をa0とします。すると、第２
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