AI Brain Animation
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吉川 和之

別名: K / Kazuyuki

AIengineer&Researcher

専門: 人工知能×脳神経科学

主な研究開発経験: 人工知能、ロボティクス、ブレインマシンインターフェース、量子コンピュータ

興味: 人工意識

所属・活動経験

  • FastNeura: Engineer & Researcher
  • 東京大学松尾研究室 LLMATCH: 世界モデル研究員 (一期, 二期)
  • 東京大学松尾研究室LLMコンペ2025: 優勝チーム開発者認定
  • 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
  • 奈良先端科学技術大学院大学: 計算行動神経科学スプリングセミナー 修了生
  • 兵庫県立大学工学部電気電子情報工学科: 量子コンピュータ研究
  • 兵庫県立大学大学院情報科学研究科生体情報解析研究室: 脳波解析研究

開発物の例

MEG脳波分類モデル

被験者が見ている画像のクラスを脳波から分類。CLIPのファインチューニングにより実現。

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Slack質問集約Bot

AWS (Bedrock, EventBridge) とSlack APIを利用し、多かった質問を24時間おきにメール通知。

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Fashion Item Classifier

カメラ画像の服や靴の種類を判別するStreamlitアプリ。訓練済みモデルを利用して構築。

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日本語LLMファインチューニング

`llm-jp-13b`モデルを`ichikara-instruction`データセットでファインチューニング。

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音声認識AIによるロボット制御

AIの音声認識モデル「Whisper」を使い、ROS2のロボットを声で動かすプロジェクト

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ポートフォリオサイト

このウェブサイト自体も開発物の一つです。HTML, Tailwind CSS, JavaScriptで構築しています。

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RAGによるドキュメント検索・QA

LLMとベクトルDBを組み合わせたRAG(Retrieval Augmented Generation)によるドキュメント検索・QAシステム。Dockerで簡単に構築可能。

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資格

基本情報技術者
G検定
E資格
統計検定2級

スキル

Python

研究開発、機械学習の主要言語

機械学習

pandas, scikit-learn, matplotlibをライブラリとして扱う

深層学習

PyTorchをライブラリとして扱う。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

脳波解析

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。モデルの量子化やLoRAを用いた効率的なファインチューニングの実装経験があります。

ロボティクス

ROS2、Dockerを用いたシミュレーション経験。VisionやOCRの開発経験も有します(カメラ入力の前処理・物体検出・文字認識など)。

侵襲型ブレインマシンインターフェース

ECoGを用いたAIアルゴリズム開発(信号前処理、特徴抽出、分類/回帰モデルの実装および評価)。

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。

実績

東京大学 松尾研究室 修了生インタビュー

東京大学 松尾研究室

研究の背景や学び、経験についてのインタビュー記事。

記事を読む

松尾研 LLM開発コンペ2025 優勝

東京大学 松尾研究室

チーム開発によりLLMアプリケーションの設計・実装を行い、最終審査で優勝を獲得。

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

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

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。

AIと半導体

東京大学 松尾研究室

深層ニューラルネットワークやLLMを支える半導体技術・CPU/GPUアーキテクチャ・回路設計・FPGA開発まで。

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。

発表資料

趣味

研究開発プログラミングアニメゲーム