基礎技術の開発を究めディープラーニングが解けない問題を解決する | 戦略｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー2001年、東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了。同大学助手、助教授を経て、2014年より東京大学教授。2016年より理化学研究所革新知能統合研究センター長を併任。2003年から2004年までアレキサンダー・フォン・フンボルト財団フェローとしてドイツのフラウンホーファー研究所に滞在。2006年にはヨーロッパ委員会エラスムス・ムンダス助成を受け、英国のエディンバラ大学に滞在。2016年度日本学術振興会賞および日本学士院学術奨励賞を受賞。 中長期的な取り組みとして、5つのプロジェクトが進行しています。1つは、基礎研究の推進。AIの基礎研究については、これまで国内であまり注目されてこなかった経緯があります。一方、欧米では基礎研究に対して継続的に投資が行われ、確固たる地位を築くに至っています。機械学習の手法の1つであるディープラーニング（深層学習）の最初の論文が発表されたのが2006年の
