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松尾・岩澤研究室
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以深度学习为核心，致力于创造智能的研究室。
About关于研究室
培养并输送时代的“先驱者”。
松尾・岩澤研究室以深
该研究室以“
该研究室不仅做研究，
该研究室还开设深度学习和大语言模型等讲座。
术语说明
- 深度学习
- 用多层叠加的神经网络从大量数据中学习特征的机器学习方法
- 世界模型
- AI在自身内部拥有的、
关于周围环境的运作机制以及 采取行动后环境会如何变化的模型 - 大语言模型
- 从大量文本中
学习、 能够像人一样阅读和写作文章的AI
News研究室公告
论文被IEEE/WIC WI-IAT 2026录用
论文被Neurocomputing录用
论文被Advanced Intelligent Systems录用
论文被EMNLP 2026录用
论文被TMLR录用
Research研究课题
该研究室以深
※示意图世界模型
这项研究旨在从各种信息中把握环境的结构，
※示意图下一代神经网络
该研究室致力于开发能够突破当前深度学习局限的新模型和学习算法，
※示意图向大脑学习的人工智能
这项研究以神
※示意图机器人学
这项研究通过实机机器人探究“智能是什么”。
Members教师
松尾・岩澤研究室的成员由教师、
- 教授松尾 豊研究成果 ↗
- 副教授岩澤 有祐
- 特任副教授畠山 歓研究成果 ↗
- 特任副教授加藤 真平研究成果 ↗
- 特任讲师鈴木 雅大
- 特任讲师小山 雅典
- 特任讲师林 浩平研究成果 ↗
- 特任讲师李 紫辉
- 特任讲师朱 曜南研究成果 ↗
- 特任讲师宮西 大樹研究成果 ↗
- 特任助理教授Paavo Parmas研究成果 ↗
- 特任助理教授松嶋 達也研究成果 ↗
- 特任助理教授Edison Marrese-Taylor
- 特任助理教授河野 慎研究成果 ↗
- 特任助理教授田和辻 可昌研究成果 ↗
- 特任助理教授小島 武
Voices学长学姐的评价
根据所属学生的回答整理。
对于接受采访的学生，
4级评分中，
推荐给什么样的学生?
这个研究室的推荐点是什么?
进入后才知道的事情是什么?
氛围和老师的性格如何?
毕业后的去向?
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本页信息由LabLog运营团队根据研究室的公开信息和采访整理。
关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图，
- 顶部图片：《Deep-dream-white-noise-0036》 MartinThoma／CC0（裁剪）
- 世界模型：《"Punktewolke" Berlin Vertikale Vermessung des Hauptbahnhofs ( )》 DLR German Aerospace Center／CC BY 2.0（裁剪）
- 下一代神经网络：《Deep Learning》 Sven Behnke／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 向大脑学习的人工智能：《Cortical neurons》 Luisa Demarchi, Ilaria Bertocchi, Alessandra Oberto／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 机器人学：《Cognitive Service Robot Cosero》 Sven Behnke／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 相关研究室
（大澤研究室） ：《Wikidata in the Linked Open Data cloud》 Thomas Shafee／CC BY 4.0（裁剪） - 相关研究室
（鳥海研究室） ：《Social Network Visualization》 Martin Grandjean／CC BY-SA 4.0（裁剪） - 相关研究室
（川崎研究室） ：《OverviewAPMTerminalsMV2》 Zandcee／CC BY-SA 3.0（裁剪） - 相关研究室
（和泉研究室） ：《Scramble from above, SHIBUYA SKY ( ) (cropped)》 Sei F from Tokyo, Japan／CC BY-SA 2.0（裁剪）
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