人工知能に基づく技術は、現在、多くの人々の日常生活の中に存在している。これらの技術は、スタンドアロンソフトウェア（ビデオゲーム、スマートフォンアプリ
ケーション、単語予測キーボードなど）、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせ（AlexaやSiriの仮想アシスタント、顔認識、リアルタイム音声翻訳、天気予報など） 。
この研究室では、ニューラルネットワークやオートエンコーダーなどの機械学習モデルを使用して、人工知能の一般的なアプリケーションを最初に研究します。機械学習の基本（学習方法など）が理解されると、このアプローチを使用したモデルとともにディープラーニングの概念が導入されます。次に、フィルタリングやベースライン補正などのデータを簡略化する方法について検討する。
最後に、学生は、データ抽出のための新しい実験の作成、機械学習モデルまたはデータの新しいアプリケーションの検索など、実験室の研究に貢献する多くの方法を提案できる。
カラベス研究室
指導教員講師 カラベス アンドラデ エドアルド（教員居室：電気・電子・情報系棟2階）
研究場所電気・電子・情報系棟1階 機械学習実験室
キーワードパターン認識、人工知能、 ニューラルネットワーク、深層学習、生理学的信号
研究室の紹介
研究内容
研究室の様子
毎週，簡単な打ち合わせを行い，研究の進捗状況の報告と問題点について話し合い，今後の課題を決めていきます。そのため，卒業研究の授業時間外にも自主的に研究を進める必要があります。
1ヶ月に1回は、研究やプロジェクトに関連して英語で書かれた論文に基づいて発表を行うように求められます。 このために、英語で書かれた論文を読み、理解する方法が与えられます。
卒業研究、特別研究テーマ
- 卒研 Recognition of subjects mobility intention in an open environment experiment
- 卒研 歩行実験における被験者の移動意思の認識
指導教員から
カラベス アンドラデ エドアルドCARABEZ ANDRADE EDUARDO
電気・電子・情報系
情報・通信ネットワークコース
助教・博士(工学)
授業担当科目
データマイニング 数学ⅢA 応用数学Ⅰ
所属学会・協会
専門分野とこれまでの研究
ヒトの生理学的信号を医療の専門家や患者の方をサポートするツールの作成に使う方法を探すことに注力してきました。そのツールを作成するためには人工知能と深層学習のアルゴリズムを用いています。
現在の研究テーマ
1. 脳活動パターン分類
2. ブレインコンピュータインタフェース
3. 深層学習アルゴリズム
私の専門分野はコンピュータサイエンスと人工知能です。 私の研究では、さまざまなプログラミング言語（Python,Java, C++など）を使用して、データに隠されるパターンを認識し、分析するためのアルゴリズムと実験を作成します。
特に、機械学習と深層学習のアプローチを用いて人間と関しているデータに基づくアプリケーションの作成には焦点を当てることです。たとえば、顔や音声の認識、生理学的信号のパターン分析（脳波（下図）、肺機能検査、ラジオグラフィーなど）。 近年、人間から得られるデータがより詳細かつ複雑になるにつれて、深層学習はより重要になります。