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
Featured Posts
Latest Event
-
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... -
2024.10.09
第34回ステアラボAIセミナー：名古屋大学 松井孝太 先生「転移学習：原理から最新の展開まで」 The 34th STAIR Lab AI Seminar: Dr. Kota Matsui
STAIR (Software Technology and Artificial Intelligence Research Center, Chiba Institute of Technology) regular... -
2024.09.19
第33回ステアラボAIセミナー 東京農工大学 藤田桂英先生: マルチエージェント自動交渉 The 33rd STAIR Lab AI Seminar: Prof. Katsuhide Fujita
STAIR (Software Technology and Artificial Intelligence Research Center, Chiba Institute of Technology) regular...
Latest Blog
-
2024.11.17精密工学会IAIP専門委員会の研究会で吉川上席研究員が講演しました Dr. Yoshikawa held a talk at the JSPE IAIP meeting
精密工学会 画像応用技術（IAIP）専門委員会の定例研究会で、吉川上席研究員が「複数データセットを用いた動作認識」というタイトルで講演しました。講演資料は以下で公開されています。 -
2024.09.24ソフトウェアエンジニアリングシンポジウムにて共著論文が招待枠で発表されました Joint work invited for presentation at SES2024
先日慶應大学日吉キャンパスにて開催されたソフトウェアエンジニアリングシンポジウム（SES2024）において、MSR2023で発表された共著論文、“Phylogenetic Analysis of Reticulate S... -
2024.07.17西武台高校の生徒さんにAIの模擬講義を行いました We had a lecture on AI for students at Seibudai High School
昨年に引き続き、今年も西武台高校の生徒さんにAIに関する模擬講義を行いました。講義の前半では、AI研究者の仕事についてや、AIの基本と最近のトピックについてお話し、後半では、大規模言語モデル（LLM）を用いた演習を行いま...
Latest Research
-
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... -
Poster
ドメイン汎化学習のための軽量な損失関数 A Lightweight Objective for Domain Generalization
重藤優太郎, 新保仁, 吉川友也, 竹内彰一 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU) において、ドメイン汎化学習に関するポスター発表を行います。 -
Publications
Instance AttributionとFeature Attributionの一貫性制約を満たす集合関数の局所説明法 (JSAI2024) Local Explanations With Consistency Constraints Between Instance and Feature Attributions for Set Functions (JSAI2024)
吉川 友也, 木村 正成（ZOZO Research）, 清水 良太郎（ZOZO Research）, 斎藤 侑輝（ZOZO Research）, “Instance AttributionとFeature ...
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
