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
Visual Geometry Group - University of Oxford
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東京大学 先端科学技術研究センター 原田・長・黒瀬・椋田研究室
実世界理解，コンテンツ生成や知識発見を目指した 高度な知能システムの実現 実世界知能の 理論的基礎として、 確率統計的手法や 多変量解析手法 などを 用いた 情報数理的な 立場から、 パターン情報処理、 及び 知能情報処理の 原理や 仕組みを 明らかにし、 具体的な 手法や 応用について 研究を 行っています 2024-07-05 弊研究室では現在本学修士及び博士課程学生を対象に卓越RAを募集しています．詳しくはこちらをご覧ください． 2024-07-04 国際会議ECCV'24に論文6本が採択されました 2024-05-09 国際会議ICML'24に論文1本が採択されました 2024-01-30 国際会議ICRA'24に論文2本が採択されました 2024-01-16 国際会議ICLR'24に論文1本が採択されました 2023-12-10 国際会議AAAI'24に論文2本が採択されました
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Institute of Deep Learning - Baidu Research
Baidu launched the Institute of Deep Learning in 2013. The team is working on machine learning and artificial general intelligence, with a special focus on learning robot. CFO: Conditional Focused Neural Question Answering with Large-scale Knowledge Bases. Zihang Dai, Lei Li and Wei Xu Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (2016) Deep Recurrent Models with Fast-Forward Co
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CILVR at NYU
Kristen Grauman
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