研究室

強化学習・プロセス制御PJでの研究活動の流れ

B4の研究室配属者とM1からの研究室配属者で強化学習PJに配属希望の学生は，4月~6月上旬 (B4は院試勉強の進捗と相談) に Probabilistic Machine Learning: An Introduction の2~8章を使って基礎固めをする予定です（システム制御の基礎知識は各自フォローアップしてください）．院試が終わり次第，9月から10月にかけて強化学習のチュートリアルに取り組んでもらいます．それ以降，具体的な研究課題を決めた後，必要に応じてよりアドバンスドな強化学習，モデル予測制御 (MPPIも含む)，オンライン学習(オンライン凸最適化など)の深い勉強をしながら，卒論や修論へむけて研究課題の解決法を考えていきます．

M1からの配属学生は，毎年1月に原稿の締め切りがある人工知能学会全国大会 (JSAI) で研究成果を発表できるように研究に取り組んでください．B4に関しても卒論と並行して，JSAIへの投稿が目指せると修士以降の研究活動，就職活動に関してかなり有利に働くと思うので頑張りましょう！

基本的に修士の学生は，自動制御連合(連合)，人工知能学会全国大会(JSAI) などの国内会議で最低1度は研究成果を発表してください (何かしらの原稿が残るような学会が望ましいです)．
※一度学会発表を経験した後はある程度自由に研究を進めてもらって構いません（月一で何をやっているかぐらいの連絡はお願いします）．
※国際会議発表を行った場合，論文誌投稿を行った場合は国内会議発表は不要ですが，国内会議発表に比べて要求される研究成果のレベルは桁違いに高くなります．

注意：まずは高井研に所属する必要があります．一般的には，大阪大学工学部電子情報工学科に入学いただいて，電気工学コースに配属され，B4で高井研に配属されるルートと，大阪大学大学院工学研究科電気電子情報通信工学専攻（電気工学部門）の院試を突破していただき，高井研に配属されるルートの2つがあります．私自身は研究室主宰者 (PI) ではなく，研究室への受け入れ権限はありませんので，まずは正規の方法で高井研所属になる必要があります．

M1から進学予定の学生へ？：基本的なシステム制御 (MPC が分かっていると嬉しい) や Probabilistic Machine Learning: An Introduction の2~8章を予習しておくとスムーズに研究に入れると思います．他のPJで研究をする場合もプラスに働くと思います．