教員紹介(電子工学科)

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現在の研究課題と概要

■ 深層学習や機械学習を用いた応用研究

本研究室では、最先端の深層学習や機械学習技術を駆使することで、様々な分野における応用研究を行っております。現在、主として行っているのは画像関連(認識・分類・生成など)と自然言語処理の分野であり、私たちは、人工知能の能力を向上させ、実世界の複雑な問題に対して効果的なアプローチを行うことを目標としています。
※ 現在は、複数の団体や企業と共同研究を行っております。

【主要研究分野】
1. 画像関連
   ▶ 物体検出・セグメンテーションを用いた異常個所抽出
   ▶ 医療画像診断支援
   ▶ 深層学習を用いた3Dモデル生成 …etc

2. 自然言語処理
   ▶ 機械翻訳
   ▶ 感情分析
   ▶ LLM(Large Language Model)，SLM(Small Language Model)の最適化
   ▶ テキスト要約・生成 ..etc

■ ユーザーフレンドリーなソフトウェア開発

現在、ソフトウェア開発環境は大きく進歩し、比較的容易にソフトウェアを開発できる時代となっています。しかし、ユーザーの年齢層が低年齢から高年齢まで幅広くなっている中、真にユーザーフレンドリーなソフトウェアは依然として少ないのが現状です。

本研究室では、多様なユーザーのニーズに応える、ユーザーフレンドリーなソフトウェアの開発を目指しています。特に、最新の人工知能（AI）技術、特に深層学習を活用し、以下のような革新的なアプローチを取っています：

   ▶ ユーザーの行動や好みを学習する適応型インターフェースの開発
   ▶ 少ないパラメータからの精密な予測モデルの構築
   ▶ 直感的で使いやすいユーザーインターフェースの設計

これらの取り組みを通じて、年齢や技術習熟度に関わらず、誰もが快適に使用できるソフトウェアの実現を目指しています。

■ 教育教材の作成

本研究室では、様々なレベルに適した教育教材の開発・作成を行っています。基本的に楽しみながら学んでいけるような教材の開発を心がけています。

【小中学校向け】
   ▶ ノーコードAIを用いたプログラム教材
   ▶ Arduinoなどを用いた電子工作＆プログラミング教材
   ▶ ブロックプログラミング(scratch)を用いたプログラミング教材（一般的な教材、電子工作を用いた教材、AIを組み込んだ教材）… etc.

【高等教育機関】
   ▶ 高専向け数理・データサイエンス・AI教育プログラム用教科書・教材（本校リテラシーレベル、本校電子工学科応用基礎レベルで使用）
   ▶ 文系大学、短大、高校向け数理・データサイエンス・AI教育プログラム用教材
   ▶ 実践的AI技術者のための教材（オンデマンド：PythonからAIの基本、Dockerによる環境構築まで）… etc.

研究業績（主要３件）

● 藤本健司, 早稲田一嘉,
“実践的AI技術者育成のための教材開発とその利用 “,
神戸市立工業高等専門学校研究紀要 (62) 1-5 2024年3月

● Ryotaro Harada, Naoki Hojo, Kenji Fujimoto, Tadahiro Oyama.,
“Recognition of Silent Words and Tongue Orientation from EMG “,
Proc. of The 5th The Twenty-Ninth International Symposium on Artificial Life and Robotics 2024 365-368 Jan. 2024

● Zhuo Zhang,Chun-Hua Liu, Yan-Qin Yu, Kenji Fujimoto, Ying-Shing Chan, Jufang He,
” Self-Organization ofCorticofugal Projection Inhibits the Auditory Thalamus Through the Thalamic Reticular Nucleus”,
The Jounal of Neurophysiology (99) 2938-2945 Aug. 2008

所属学会, 協会

担当教科

課外活動