大学で培ったAIの実装力が、
現在の専門性の土台を築いています。
AIに魅力を感じ、専門研究が盛んな電気通信大学へ進学。在学中はAIの数理的理解から社会実装までを横断的に学び、国際会議やコンテストを経て理論を形にするする力を養いました。現在はデータサイエンティストとして、大学で培った「先端技術の論理的解釈と実社会への適用力」を武器に、顧客の課題解決や意思決定を支える価値提供に注力しています。
科学技術計算に用いるPythonと、その基盤となる微積分や線形代数を軸に学びました。AIの理論と実装を両面から捉え、基礎を修得しました。
機械学習や深層学習を用いたアプリの実装を網羅的に経験し、AIが社会でどのようなサービスとして活用されているかを修得しました。
統計的機械学習の理論を学び、AIの学習原理を数理的に理解しました。さらに実データを用いたコンテストへ出場し、実践力を養いました。
研究室で反実仮想説明とトピックモデルの研究に精進しました。成果を国内学会で発表し、査読付き国内誌への投稿を行うなど研究に没頭しました。
学部研究を発展させ、効率的な解生成モデルを開発しました。査読付き国際会議への投稿に加え、実社会への応用を目指し学外活動に励みました。
