Recently Initiated Projects
説明可能な機械学習 Explainable Machine Learning
機械学習モデルの振る舞いを説明する技術を研究するプロジェクトです。
Research project on studying the technologies for explaining the behaviors of machine learning models.
Software Technology
& Artificial Intelligence
Research
Laboratory
千葉工業大学
人工知能・ソフトウェア技術研究センター
ステアラボ Chiba Institute of Technology
人工知能・ソフトウェア技術研究センター
ステアラボ Chiba Institute of Technology
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2025.07.06第9回ステアラボソフトウェア技術セミナー 上野雄大 様：「時間」の関数による関数型リアクティブアニメーション The 9th STAIR Lab ST Seminar: Dr. Katsuhiro Ueno
千葉工業大学人工知能・ソフトウェア技術研究センター（ステアラボ）では、従来機械学習や自然言語処理等の人工知能に関するセミナー（ステアラボ人工知能セミナー）を開催して参りましたが、この度、ソフトウェア技術研究に関するセミナ... -
2025.01.23
第35回ステアラボ人工知能セミナー 秋葉拓哉 様「自然着想型アプローチによる基盤モデルの研究開発」 The 35th STAIR Lab AI Seminar: Dr. Takuya Akiba, "Research and Development of a Foundation Model based on a Nature-Inspired Approach"
STAIR (Software Technology and Artificial Intelligence Research Center, Chiba Institute of Technology) regular... -
2024.11.01
第8回ステアラボソフトウェア技術セミナー 井上純 様 「量子確率的プログラミング: 量子物理学を介さない量子プログラミング」 The 8th STAIR Lab ST Seminar: Dr. Jun Inoue, "Quantum Programming Without the Quantum Physics"
千葉工業大学人工知能・ソフトウェア技術研究センター（ステアラボ）では、従来機械学習や自然言語処理等の人工知能に関するセミナー（ステアラボ人工知能セミナー）を開催して参りましたが、この度、ソフトウェア技術研究に関するセミナ...
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2025.05.26ZOZO研究所との共同研究論文がIJCAI2025に採択 A collaborative research paper with ZOZO Research accepted at IJCAI 2025
弊センターの吉川と、メルボルン大学 木村 正成氏、ZOZO研究所の清水 良太郎氏、斎藤 侑輝氏とで行った共同研究により執筆した論文、”Explaining Black-box Model Prediction... -
2025.01.28佐藤雅彦先生・大堀淳先生 講演会@STAIR Prof. Masahiko Sato and Prof. Atsushi Ohori gave talks at STAIR
2025年1月22日弊所にて、佐藤雅彦先生と大堀淳先生を講師としてお招きした講演会が開催されました。お二方はコンピュータサイエンス分野においても多大な貢献をされてきた著名な先生方です。今回は、先生方それぞれの最新の取り組... -
2025.01.23人工知能法学 Juris-Informatics
2025年1月21日、情報・システム研究機構 人工知能法学研究支援センター所長の佐藤健先生をお招きし、人工知能法学に関する講演を開催しました。 近年、大規模言語モデル（LLM）の活用が多岐にわたる言語タスクで進む中、その...
Latest Research
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Publications
A machine learning model for predicting fertilization following short-term insemination using embryo images (Reproductive medicine and biology) A machine learning model for predicting fertilization following short-term insemination using embryo images (Reproductive medicine and biology)
Masato Saito, Hirofumi Haraguchi, Ikumi Nakajima, Shinya Fukuda, Chenghua Zhu, Norio Masuya, Kazunori Matsumot... -
Publications
Disentangling Likes and Dislikes in Personalized Generative Explainable Recommendation (WWW2025) Disentangling Likes and Dislikes in Personalized Generative Explainable Recommendation (WWW2025)
Ryotaro Shimizu, Takashi Wada, Yu Wang, Johannes Kruse, Sean O’Brien, Sai HtaungKham, Linxin Song, Yuya ... -
Poster
レガシーCコードの構文解析の試み（SES2024） On parsing legecy C code
先日慶應大学日吉キャンパスにて開催された IPSJ/SIGSE Software Engineering Symposium (SES2024) にて、以下の内容のポスター発表を行いました。 レガシーシステムにありがちな... -
Publications
Using Benchmarking and Regression Models for Predicting CNN Training Time on a GPU Using Benchmarking and Regression Models for Predicting CNN Training Time on a GPU
Convolutional neural network (CNN) training typically demands substantial time, expensive computational resour...
Projects
Works
Recently Initiated Works
MetaVD Visualizer: 動作ラベルの関係付けを行ったメタ動画データセットの可視化 MetaVD Visualizer: a visualization tool of a meta video dataset that gives relationships between action labels
動作認識データセットにおける動作ラベルの関係を視覚的に理解できるWebツールです。
A web tool to visually understand the relationships between action labels on action recognition datasets
