#author("2021-11-18T12:54:09+09:00","default:takataka","takataka")
[[tlab]]

*tlabトップページ [#cd5dfae3]

CENTER:https://www-tlab.math.ryukoku.ac.jp/~takataka/images/takahashiken.gif

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[[卒業論文/学位論文リスト>tlab/thesis]]
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//| [[room602>http://www602.math.ryukoku.ac.jp/]]




**2021年度特別研究の配属に関して [#c04106b9]

&color(#00a000){&size(20){''%%2021年度にTLABで特別研究を行いたいひとを募集中です.%%''};}; (募集は終了しました) 
興味のある方はぜひ

-2020年11月11日(水)の特研履修説明会に参加
-- 配布資料 &attachref(./tokken2021-takataka.pdf);
-- 説明動画 [[こちら>https://web.microsoftstream.com/video/9322e73b-4c1c-453f-9373-a0ea8ad95fe5]] (Microsoft Streamで配信,数理のひとは全学認証経由でアクセスできます)
-書籍やウェブで「機械学習」とか「パターン認識」とか「ディープラーニング」とか「ニューラルネットワーク」とか「ほげ」とか調べてみる
- ↓の最近の研究テーマ例や [[卒業論文/学位論文リスト>tlab/thesis]] を見る
- [[takataka]] と直接またはTeamsを利用して話す

してください.

***質問等に対応可能な時間帯 [#qfaed0d8]

なるべく事前にTeamsチャット等でアポイントメントをとってもらえると確実です.

- 1111水 説明会の後
- 1112木 12:35-13:35 または18:30-19:00 くらいまで
- 1113金 応相談
- 1116月 応相談
- 1117火 12:35-13:35
- 1118水 応相談(夕方以降)
- 1119木 12:35-13:35, 18:30以降


***最近のテーマ例 [#theme]

正式のタイトルや修士論文のリストなどは [[卒業論文/学位論文リスト>tlab/thesis]] へ

[[''2020年度''>tlab/thesis/bachelor#b2020]] 

- 2次元離散コサイン変換を組み込んだ畳み込みニューラルネットによる画像識別
- 深層生成モデルによる画像のスタイル変換
- 線形変換による画像のスタイル変換
- 動画像から動作認識を認識するニューラルネットのノイズ耐性
- 画像中の物体検出
- 複数のデータセットを混合したデータのニューラルネットによる識別


[[''2019年度''>tlab/thesis/bachelor#b2019]] 

- 深層学習によるスイーツ画像の自動生成
- 深層学習によるアニメキャラ顔画像の自動生成
- 深層学習による画像超解像
- 機械学習を用いた自然言語処理〜文書の特徴ベクトル化〜
- Slackbot を用いた授業支援システムの開発

[[''2018年度''>tlab/thesis/bachelor#b2018]] 

- アニメ画像中のキャラクタの顔検出
- 深層学習による顔画像のノイズ除去 〜隠しても推定して復元しちゃいます〜
- 自動車搭載カメラ画像からの道路,建物,歩行者等の識別
- 自動車搭載カメラ画像の立体視による物体距離の推定
- 楽器音の非負値行列因子分解 〜和音から単音を学習できるか?〜
- Raspberry Pi と深層学習によるポータブル猫発見器
- 他

[[''2017年度''>tlab/thesis/bachelor#b2017]]

- ビデオゲーム AI の強化学習
- 衛星写真からの地図の自動生成
- 群衆中の人数の自動計数
- OpenCLによる深層学習向け並列計算ライブラリ
- 画像中の物体の検出と位置の同定
- アニメ線画への自動彩色
- 深層学習による画像の超解像

[[''2016年度''>tlab/thesis/bachelor#b2016]]

- 畳み込みニューラルネット(CNN)による顔認識 
- CNNを利用した大規模画像検索 
- 物体認識を学習したCNNはぬいぐるみを識別できるか? 
- CNNを利用した歩行者・自動車の検出 
- denoising Auto-Encoder による画像のノイズ除去 
- 混合正規分布モデルによる手書き数字認識 
- 非負値行列因子分解法による和音の推定 
**いろいろ [#e42203ae]

#ls2


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