メッセージ

先生方からのメッセージ

天笠 俊之 先生

現在は,データが爆発的に増大しているビッグデータ自体であると 言われています.また,生み出されるデータも,数値,テキスト, 音声,動画像,グラフ等々極めて多様です.これを背景に,日本だ けではなく世界中で,大規模データの管理・運用,あるいは大規模 データからの知識発見のスキルを持った人材が求められています.

ビッグデータ分析に人材の壁、25万人不足見通し(日本経済新聞'13/7/17) http://www.nikkei.com/article/DGXNZO57421630X10C13A7EA1000/

KDEでは,データベースやデータ工学,データマイニングを基礎とし て,ビッグデータに関する幅広い研究を行っている研究室です. KDEで共にデータベース・データマイニングの最先端の研究に取り 組み,世界に向けて成果を発信しましょう!

塩川 浩昭 先生

2015年11月から企業の研究所から筑波大に異動してきました. 実は私自身もcoinsの出身であり,KDEのOBでもあります.

私の主な研究テーマは大規模データ分析に対する高速なアルゴリズムの開発です. 特に最近は,TwitterやFacebookなどに代表される超大規模なグラフ高速分析に取り組んでおり, 研究成果として世界最高速のクラスタリングアルゴリズムなどを開発・発表しました.

"NTT、ビッグデータ解析で世界最速 1億人の友人関係3分で”,(日本経済新聞 2013年2月13日) http://www.nikkei.com/article/DGXNASFK13025_T10C13A2000000/

大規模データ分析に興味がある方や最先端の研究にガチで挑んでみたい方,是非いっしょに研究しましょう!

早瀬 康裕 先生

私の専門はソフトウェア工学で,その中でもリポジトリマイニングと呼ばれる研究分野に取り組んでいます.

ソフトウェア開発では,ソースコードや設計書の変更記録や,バグ管理・タスク管理情報,他の開発者との会話など,複雑で大量の情報を取り扱います.

これらの情報を活用し,開発者に有用な情報を提供するのがリポジトリマイニングです.

私達と一緒に,KDEでリポジトリマイニングの研究を行ってみませんか.

堀江 和正 先生

近年,機械学習の一種である「ディープラーニング」が非常に注目を集めています. これは,脳の情報処理を機械的に再現したモデルの一つで,大量の情報に含まれる共通点の発見や高度な判断を実現しています. 私は,このディープラーニング等の機械学習・人工知能を専門とし,主に医療分野への応用に取り組んでいます.

  • ディープラーニングや人工知能に興味のある方
  • 医療分野に限らず,人の代わりに判断を行うシステム開発がしたい方

ぜひ一緒に研究しましょう.

Bou Savong 先生

IoTデバイスやソーシャルメディアなどが広く使用されているおかげで、社会は非常に相互接続され、前例のない大量のリアルタイム情報が急増しています。 私は一般的なビッグデータとデータマイニングに興味がありますが、主な専攻はデータストリーム処理・分析です。最近、ディープラーニングと機械学習を使用してストリーム処理・分析をインテリジェントで自動化することに取り組んでいます。

  • データストリーム処理・分析
  • データストリームに関する機械学習・ディープラーニング

データストリーム処理とデータストリームに関するディープラーニングを興味がある方、是非いっしょに研究しましょう!

学生からのメッセージ

太田 玲央 (研究員)

本研究室は,人数が多く,それぞれ最新の技術について精通した国際的なメンバーが揃っている研究室です。私は,機械学習を人間の行動・生理データに適用してきた経験があります。

ビッグデータ解析という大きな可能性を秘めた手法に直面した現在において,多くの効率的な計算技術が確立されてきています。

私は効率的なデータ管理や,パターン認識のための知的システムを探求して行きたいと考えています。

Our laboratory holds many international experts. I have experienced applying machine learning to human behavioral or physiological data. In facing with big data analysis, some kinds of techniques for efficient calculation were established, such as deep learning. I seek for efficient data management and intelligent system for pattern recognition.

宮本 隆典 (研究員)

KDEではデータベース,データマイニング,ソフトウェア工学,機械学習など,ビッグデータに関して幅広く研究を行っています.

その中で私は,脳波や筋電などの生体信号データの解析を行っています.

熟練した専門家と同等またはそれ以上の判断を機械学習により実現し,大規模データの解析を可能とすることを目指しています.

KDEには多くの先生方と学生が在籍しており,様々な視点・観点からの指導や助言が受けられます.

KDEでビッグデータに取り組んでみませんか?

Vijdan Khalique (D3)

Here at KDE, you can get the opportunity to dive deeper in data engineering. You can receive tremendous guidance from professors and other students in the appropriate research environment. Join in to learn, explore and research.

Takdir (D1)

This laboratory has a good track record in databases, data mining, and data-engineering-related fields. If you like the advancement of those technologies, you can find the research here. There are very open discussion and kind knowledge sharing every week with wide range research areas. There are several international students, including me, who can be invited to discuss about anything.

大倉 真一希 (M2)

データ工学についてあらゆる研究が行われています.

理論研究,応用研究のどちらにも触れることができます.

研究室選びに迷っている人も,もう決めたという人もとりあえずKDEへ見学をどうぞ!

石原 詢大 (M2)

たくさんの先生方や学生が所属しており,幅広い研究が行われているのが本研究室の魅力です.

菅波 柊也 (M2)

美味しいコーヒーが飲めます.

柳澤 隼也 (M2)

メリハリがあり,自身の成長を後押ししてくれる心地の良い環境だと感じます.

中野 茉里香 (M2)

国際色豊かで,とても雰囲気の良い研究室です.

ぜひ一度見学に来てみてください!

山田 真也 (M2)

たくさんの人が所属しているため、色々な意見や経験を聞くことができます。

研究室はとてもオープンな雰囲気で、わからないことがあれば気軽に誰かに相談することができます。

大森 雄基 (M1)

近年、『データ』の関わる領域は日増しに拡大し、人類社会を支える基幹から私たちの日常生活に至るまで、あらゆる領域に影響を及ぼし始めています。このような状況のおかげで、思わぬ角度から、面白い知見を得る可能性が広がっているかと思います。

本研究室では、高度で広い知識をもつ先生がた、先輩がたが多数所属しているため、『データ』を軸にして様々な角度から色々なものを学ぶチャンスに恵まれています。志ある学生の皆さんは、研究室見学に来てみてください。

対比地 恭平 (M1)

先生も先輩も優しくて、居心地の良い研究室です!

萬場 大登 (M1)

KDEのゼミでは色んな分野の話が聞けて面白いです。ぜひ一緒に研究しましょう!

小久保 柚真 (M1)

先生方が幅広い専門知識を持っていらっしゃるので,様々な視点からアドバイスをいただけます.

興味のある方は是非一度見学にいらしてください!

永崎 遼太

KDEではデータ工学に関するさまざまなテーマで研究が行われています。ぜひ一度お話を話を聞きにきてみてください!

大宮 直樹 (B4)

研究しろ研究

佐藤 祥吾 (B4)

データの興味のある分野から知らない分野まで, 様々な分野に触れることができます.

ぜひ研究室へ見学にどうぞ!

直井 悠馬 (B4)

学内でも有数の規模の研究室だと思います.幅広い分野で研究されている先生方や先輩方がいらっしゃるので,少しでも興味があったらぜひ覗きに来てください.

溝谷 祐大 (B4)

様々な研究が行われているので是非一度足を運んでみてください

八木 隆一 (B4)

たくさん食べて,たくさん寝て,たくさん研究しよう!