所属・活動
- 松尾研 LLMATCH: 世界モデル研究員 (一期, 二期)
- 松尾研 LLMコンペ2025: 開発メンバー
- Fast Neura: Engineer&Reserchar
- 応用脳科学アカデミー (アラヤ): 受講生
- 大阪大学: 量子ソフトウェア勉強会 修了生
- NAIST: 計算行動神経科学スプリングセミナー 修了生
- 工学部電気電子情報工学科: 量子コンピュータ研究
開発物の例
資格
スキル
Python
研究開発、機械学習の主要言語
機械学習
深層学習
事前学習済みモデルを用いたfinetuningやハイパーパラメータチューニング
脳波分析
EEG、MEGを主なデータソースとして扱います。
LLM
大規模言語モデルのファインチューニングや松尾研チーム開発。
ロボット
ROS2、Dockerを用いたシミュレーション経験。
世界モデル
エージェントが環境を内的モデルとして学習・予測する世界モデルの研究開発。自律的な意思決定システムの構築を目指します。
量子コンピューティング
量子アルゴリズム、量子機械学習の基礎理論と、ダイヤモンドNVセンターなどを用いた物理実装に関するシミュレーションと研究。
実績
世界モデル
東京大学 松尾研究室
自律エージェントが環境の動態を予測し、効率的な行動計画を立てるための世界モデルの構築。シミュレーション環境での強化学習タスクを通じて、その有効性を検証しました。
大規模言語モデル
東京大学 松尾研究室
LLMの基本原理（事前学習からRLHFまで）を学び、スケーリング則や安全対策などのコア技術を習得。APIを用いた実践的なアプリケーション開発を行いました。
深層強化学習
東京大学 松尾研究室
価値ベースの手法（DQN）から方策勾配法（REINFORCE, A2C）、さらにはPPOまで、主要な深層強化学習アルゴリズムを実装し、その理論的背景を学びました。
深層生成モデル
東京大学 松尾研究室
VAE、GAN、Flow-basedモデル、拡散モデルなど、主要な深層生成モデルの理論を学び、高品質なデータ生成のための技術を実践的に習得しました。
金融市場取引と機械学習
東京大学 松尾研究室
金融データ特有の性質を理解し、時系列解析や機械学習モデルを応用した市場予測・取引戦略の構築手法について学びました。
深層学習基礎
東京大学 松尾研究室
ニューラルネットワークの数学的基礎から、CNNやRNNなどの基本的なモデル構造、最適化手法まで、深層学習の根幹をなす知識を体系的に学習しました。
Global Consumer Intelligence
東京大学 松尾研究室
消費者行動データや市場データを分析し、ビジネス課題を解決するためのデータ駆動型インテリジェンスの獲得手法を学びました。
AIエンジニアリング
東京大学 松尾研究室 (受講中)
機械学習システムの開発・運用（MLOps）に関する実践的知識を学習。Docker, Kubernetes, CI/CDパイプラインの構築など。
PhysicalAI
東京大学 松尾研究室 (受講中)
ロボティクスとAIを融合し、物理世界でタスクを遂行するエージェントを開発。シミュレーションでの制御を学習。
量子ソフトウェア勉強会
大阪大学
量子コンピュータのプログラミングに必要な基礎知識と、主要な量子アルゴリズム（Shorのアルゴリズム, Groverのアルゴリズム等）について学びました。
計算行動神経科学スプリングセミナー
奈良先端科学技術大学院大学
脳の計算論的モデルと、実際の神経活動データや行動データを結びつけるためのアプローチについて、講義と実践を通じて学びました。