Profile

氏名 尼崎 太樹(Amagasaki Motoki)

学位 博士(工学)

職名 熊本大学大学院先端科学研究部 情報・エネルギー部門 ビッグデータ分野 教授/(兼任)半導体・デジタル研究教育機構 総合情報学部門 データサイエンス分野 教授

 

Education/Employment history

1996/4-2000/3 九州工業大学 情報工学部 制御システム工学科 学士(情報工学)

2000/4-2002/3 九州工業大学 大学院情報工学研究科 博士前期課程 修士(情報工学)

2002/4-2005/3 NECマイクロシステム(株) VLSI設計業務に従事

2005/4-2007/9 熊本大学 大学院自然科学研究科 博士後期課程 博士(工学)

2007/10-2016/3 熊本大学 大学院自然科学研究科 情報電気電子工学専攻 先端情報通信講座 助教

2016/4-2018/12 熊本大学 大学院先端科学研究部 環境科学部門 コンピュータ工学分野 助教

2019/1-2021/4  熊本大学 大学院先端科学研究部 情報・エネルギー部門 先端工学第四分野(ビッグデータ) 准教授

2021/5-2023/3  熊本大学 大学院先端科学研究部 情報・エネルギー部門 先端工学第四分野(ビッグデータ) 教授

2023/4-現在  熊本大学 大学院先端科学研究部 情報・エネルギー部門 ビッグデータ分野 教授

      (兼任) 半導体・デジタル研究教育機構 総合情報学部門 データサイエンス分野 教授

 

2023年度 Staff/Member

教授:尼崎 太樹

助教:木山 真人

D3:(IJEP)Mery Diana [Doctoral Theme]A light-weight deep neural network model for AI edge computing

D2:岡本 利章 [博論テーマ]スマートシティ構想における各種データを利用したAI技術の応用に関する研究

M2:江口 佳弘 [修論テーマ]交通ビッグデータを用いた交通量シミュレータ

M2:坂口 将生 [修論テーマ]熊本城の観光客を対象とした人物追跡手法

M2:久野 優太 [修論テーマ]医療データを対象としたAIシステム

M2:室田 浩希 [修論テーマ]機械学習のFPGACADへの適用

M2:宮崎 和也 [修論テーマ]大規模人流データ同化に関する研究

M1:命苫 匡真 [修論テーマ]医療データを対象としたAIシステム

M1:時任 穣士 [修論テーマ]AIによるサッカービッグデータ解析

M1:早野 宗太郎 [修論テーマ]機械学習のFPGACADへの適用

M1:宮家 大輝 [修論テーマ]気象データを対象としたビッグデータ解析

M1:田中 大智 [修論テーマ]自然言語処理

M1:大窪 啓士 [修論テーマ]医療データを対象としたAIシステム

M1:小野 倖平 [修論テーマ]エッジAI向け適応学習

M1:吉永 温司 [修論テーマ]AIによるバトミントンデータ解析

M1:口木 裕太郎 [修論テーマ]GNNによる部分グラフマッチング

M1:(IJEP)KOSTESKI, Kristijan [修論テーマ]スマートシティ構想における各種データを利用したAI技術の応用に関する研究

M1:(IJEP)FENG,Qingzhongn [修論テーマ]

M1:(IJEP)BATBAATAR, Renchinsuren [修論テーマ]

M1:(IJEP)SUNDAY, Prince Nkemjika Oluwat [修論テーマ]

JASSO Short-Term Exchange Program:ZHANG Shumei [研究テーマ]機械学習を用いたFPGAの配置アルゴリズム

B4:大草 健寿 [卒研テーマ]AIを用いた熊本城人流データ解析

B4:江崎 元哉 [卒研テーマ]交通ビッグデータを用いた交通量シミュレータ

B4:藤本 大地 [卒研テーマ]医療データを対象としたAIシステム

B4:城谷 昌季 [卒研テーマ]GNNによる部分グラフマッチング

B4:木山 輝 [卒研テーマ]AIによるサッカービッグデータ解析

B4:徳石 和樹 [卒研テーマ]機械学習のFPGACADへの適用

B4:佐多 郁碧 [卒研テーマ]自然言語処理

B4:髙橋 颯飛 [卒研テーマ]気象データを対象としたビッグデータ解析

 

*2022年度 D1 2名,M2 4名,M1 5名,B4 9名,JASSO交換留学生 1名

*2021年度 D1 1名,M2 3名,M1 4名,B4 7名,B3 3名(アドバンスト実習)

*2020年度 M1 3名,B4 4名

*2019年度 B4 4名,B3 2名(アドバンスト実習)

研究室に興味をもたれた方へ(希望者は是非一読ください)

Q:研究室のトピックは?

A:近年は機械学習技術を中心に研究を行っています.研究室はソフトウェア(機械学習を用いたビッグデータ解析など)を主としますが,ハードウェアに関してもAI技術を使ったテーマに取り組んでいます.
 講義はアルゴリズム論II(学部2年),ディジタル電子回路(学部3年),分散システム論(大学院)を担当しています.

Q:研究の方針は?

A:私の根底にあるのは,民間企業で働いた3年間の経験です.たった3年かもしれませんが,技術はもちろん仕事の厳しさなど,プロのエンジニアの先輩方から様々なことを学びました.大学での研究を通して,世の中のニーズに対応できるような技術を創出することを目標にしています.

Q:研究室体制について教えてください.

A:2019年から始まった研究室です.20223年現在,計31名のスタッフ・メンバーが所属しています.企業や他大学,他学科/学部との共同研究が多いのが特徴です(ゆえに〆切と責任が生じます).過度に忙しいとは思いませんが,暇ではないことは確かです(個人的には丁度良いと思っていますが,このあたりは研究室の先輩に聞いてみると良いかもしれません).

Q:研究生活はどのような感じですか?

A:メインの研究室は総合研究棟7Fの703,8Fの804です.コアタイムはないのですが,朝来て夜帰る普通の生活(10:00-18:00)を推奨します.3年生までのような長期休暇はありませんが,お盆周辺と年末年始は普通に休みです.また,研究室に安心して来てもらえるよう,感染症対策には気を使っています.
 研究室のメンバーには,メリハリをつけた生活を行うこと,整理整頓を行うこと,研究室の物品を大切に使用することを伝えています.また,研究室の生活はグループワークです.研究室の全てを指導教員のみで行うことは不可能ですので,計算機管理などの運営活動に参加してもらうことになります.

Q:アルバイトやサークルと研究の両立は可能でしょうか?

A:自分で上手くやれれば可能です.ただ,研究に第一のプライオリティを置いてもらうことだけはお願いしています.ゼミやミーティングは平日の時間帯に行われます.

Q:機械学習について知識は必要ですか?

A:深層学習をはじめとする機械学習技術は研究室に入ってから十分学べます.それよりも学部3年生までの講義内容をしっかりと身につけておいてください.研究室に入ったら,数学(線形代数,確率・統計),アルゴリズム,プログラミング(Python)を復習してもらいます.機械学習の勉強はそれからで十分です.AIエッジコンピューティングを希望する方はこれに回路設計が追加されます.

Q:研究設備は?

A:1人1台の机とMacBookが貸与されます.管理ポリシーとしてモノがあふれないように,USB-C対応のモニタを準備して配線レスな環境を提供します.また,機械学習用にNVIDIA社v100やA 30を備えたマシンがあります.書籍や電子回路等は必要に応じて購入しますので,研究設備で不自由することは無いと思います.

Q:英語に対する考え方は?

A:最新技術の大半が英語論文なので,英語で論文を読めるようになってほしいです.大学院に進学する学生さんには英語論文を書いて,英語で発表してもらうことになります.皆さんは若いので,是非今からでも英語の勉強をしてほしいです.ここでの英語を学ぶ目的は,英語の小説を読んだり,映画を字幕無しで見ることではありません.最新の技術を聴く・伝えるのが目的です.特に会話に関しては多少間違っていても伝える姿勢が大事です.院生には留学生もいますので,英語を使う機会が結構あると思います.

Q:どのような人が向いていますか?

A:以下の分野の「1つでも」興味があると良いかなと思います.特に私が担当しているアルゴリズム論IIやディジタル電子回路の講義に好印象をもってもらっていると嬉しいです.ただ,なんとなくこの分野で研究したい人も歓迎します.

・アルゴリズム
・最適化問題
・グラフ理論
・プログラミング
・人工知能
・集積回路設計
・コンピュータアーキテクチャ
Q:研究指導はどのような感じでしょうか?

A:各自,隔週くらいのペースで進捗報告をして頂きます.卒業研究ではこちらからテーマを与え,興味があるものを選んでもらいます.修士に進む方は,卒業研究を通して自分の強みをみつけてテーマ選択に活かしてほしいです.
 一方で,修士や卒業研究のテーマをダイレクトに就職先で行うことはあまり多くないかもしれません(もちろんスキルとしては大変有用だと思います).では何故研究を行うのでしょう?それは自分にタスクが与えられた際,課題が何かを見つけ,それを解決する"自分なりの方法"を身に付けるためです(実際はこれにライティングスキルとプレゼンテーションスキルが追加になります).ここでは"自分なりの"というのがポイントです.本研究室での研究活動を通じて,皆さんなりのスタイルが確立できるよう,一緒に切磋琢磨していきましょう!

Q:他大学から大学院に進学したいのですが?

A:国内の大学から進学を考えておられる方へ:まずは出願〆切までに余裕をもって一度コンタクトしてください.基本的には8月に行われる大学院入試に合格し,研究室に配属される必要があります.
国外の大学から進学を考えておられる方へ:日本語での指導を希望される方は,8月の大学院入試を検討ください.講義も含めた英語での指導を希望される方向けには4月および10月の入学制度(IJEP)があります.