最新の推薦システムについて話せます

エキスパート

氏名:開示前


■背景
産業界では様々な推薦システムを見ており、アカデミアでも東京大学の教授として深層学習や大規模言語モデルを基盤にした推薦システムの基礎研究・応用研究行っています

■話せること
1. 機械学習・深層学習・グラフニューラルネットワークに基づいた推薦(リコメンデーション「システムの手法、最新動向
2. 生成AI、大規模言語モデルを利用した推進システム
3. 1、2の産業界における実用例

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氏名:開示前

2021年4月より東京大学大学院・情報理工学系研究科にて教授職。 2023年6月より人工知能学会理事を兼任。専門は人工知能、データ科学、生成AI、大規模言語モデル、金融・医療•Eコマース・スマートシティなどへの人工知能応用、そしてそれを支える計算基盤のHPC(高性能計算)技術。

2004年東京工業大学にて情報科学の博士号を取得後、2004年〜2021年まで17年間、IBM研究所で研究職に就く。 2013年から欧州のスマーターシティ研究所、 2015年からはニューヨーク本部のワトソン研究所及びMIT-IBM Watson AI Labにて、人工知能・データサイエンスに関するグローバルプロジェクトをリード。基礎研究から社会実装、製品開発及び大型グローバルプロジェクトリードの経験あり。 2021年に8年ぶりに帰国し、東京大学の教授に就任。楽天の技術顧問、エスエムエスの社外取締役も兼務し、人工知能に関連する基礎研究・ビジネス応用のリード及びアドバイスを行う。

人工知能、生成AI、大規模言語モデル、データサイエンスおよび情報科学の専門家の視点から、技術的なことも、ビジネスの観点も話せます。長年のIBMでの経験を元にして、研究開発の管理、グローバルでの管理なども話せます。

これまでに人工知能やデータサイエンス関連で従事したプロジェクトは以下の通りとなります。参考にして頂ければ幸いです。
1. 金融領域: AML(マネーロンダリング)、デフォルト予測、市場予測の人工知能を用いた高精度なシステムを構築し、アメリカ、中国、ヨーロッパ、日本の金融機関に納める。
2. 大手Eコマース企業に対して推薦システムの高度化を推進。
3. 大手自動車企業の車両軌跡データを用いて PoI(Point of Interst) の推薦システムや渋滞予測システムを構築
4. 大手新聞社のユーザの行動データを元にした推薦システムを構築
5 不妊治療における薬剤投与の高度化を機械学習ベースで実現
6. 大規模言語モデルの事前学習・ファインチューニング
7. EEGデータを用いた脳疾患のAI予測モデル


職歴

職歴:開示前


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