研究内容

ー  Opt班  ー　
Opt班では、画像生成AIモデルや進化計算を用いた研究を行っています。下記に研究例を示します。

研究例1：ユーザ嗜好を反映した画像生成モデルの提案

   概要：Pix2pixによる入力された形状を維持したユーザが好む部屋画像の生成

ー  Rec班  ー
Rec班では、ユーザにパーソナライズされた推薦を行うためにレコメンドモデルの研究をしています。下記に研究例を示します。

研究例1：ユーザ嗜好のシーケンスデータを考慮したクロスドメイン推薦

   概要：Meta Networkの改良によるユーザ嗜好を考慮したクロスドメイン推薦の精度向上

ー  Bio班  ー
Bio班では、医療画像や脳波などを用いた研究を行っています。下記に各班の研究例を示します。

研究例1：ディープラーニングを用いた皮膚病変画像分類

   概要：3つのCNNから抽出した特徴量による皮膚病変画像の分類精度向上

ー  Soft+Seg班  ー
Soft班ではプログラミングの学習支援やプログラムに存在するバグの自動修正についての研究を行っており、Seg班では医療画像のセマンティックセグメンテーションを行なっています。 下記に各班の研究例を示します。

Soft班の研究例：深層学習モデルを用いたプログラミング教材における問題推薦手法の提案

   概要：知識グラフベースの深層学習モデルによるユーザに沿った問題の推薦精度向上