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松原 崇

所属

北海道大学
大学院 情報科学研究院

役職

教授

学位

博士 (工学)

経歴

  • 1988年7月 生
  • 2007年4月〜2011年3月 大阪大学 基礎工学部 システム科学科 卒業
  • 2011年4月〜2013年3月 大阪大学 大学院基礎工学研究科 システム創成専攻 博士前期課程 潮研究室 修了
  • 2011年4月〜2012年9月 大阪大学 基礎工学部 ティーチングアシスタント
  • 2012年4月〜2013年3月 大阪大学 附属図書館 ティーチングアシスタント
  • 2013年4月〜2015年3月 大阪大学 大学院基礎工学研究科 システム創成専攻 博士後期課程 潮研究室 修了
  • 2013年4月〜2015年3月 日本学術振興会 特別研究員 DC1
  • 2013年6月〜2015年3月 大阪大学ヒューマンウェア博士課程プログラム融合研究推進プロジェクト 参画学生
  • 2013年10月〜2015年3月 独立行政法人 情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター 協力研究員
  • 2015年3月 博士(工学)
  • 2015年4月〜2020年3月 独立行政法人 情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター 特別研究員
  • 2015年4月〜2020年3月 神戸大学 大学院システム情報学研究科 助教
  • 2018年6月〜2020年3月 神戸大学 数理・データサイエンスセンター 助教
  • 2018年9月〜2018年11月 School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 客員研究員
  • 2020年4月〜2024年3月 大阪大学 大学院基礎工学研究科 准教授
  • 2024年4月〜 北海道大学 大学院 情報科学研究院 教授
  • 2024年4月〜 大阪大学 大学院 基礎工学研究科 招聘教授 (兼任)
  • 2025年5月〜 株式会社サイバーエージェント AI事業本部 AI Lab リサーチサイエンティスト (兼任)

学協会

  • INNS (International Neural Network Society)
  • IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
  • 人工知能学会 (JSAI)
  • 電子情報通信学会 (IEICE)

受賞

  • 2014年3月 2013年度 第76回 電子情報通信学会 学術奨励賞 (基礎・境界ソサイエティ) , 非同期セルオートマトンによる神経細胞応答特性の再現, 電子情報通信学会
  • 2017年6月 CCS奨励賞, スパイク時刻依存遅延学習モデルによる教師なし学習, 電子情報通信学会複雑コミュニケーションサイエンス (CCS) 研究会
  • 2018年7月 全国大会優秀賞 (一般セッション口頭部門) , 深層生成モデルによる非正則化異常度を用いた工業製品の異常検知, 人工知能学会
  • 2019年1月 Best Paper Award, Image – Caption Retrieval with Evaluating Uncertainties, The 7th Japan – Korea Joint Workshop on Complex Communication Sciences (JKCCS)
  • 2020年8月 全国大会優秀賞 (一般セッション口頭部門) , 知識グラフ上の経路クエリの横断評価モデル, 人工知能学会
  • 2021年1月 優秀発表賞, エネルギー保存則・散逸則を保証する深層物理シミュレーション, 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020)
  • 2022年1月 最優秀発表, 幾何学的構造を考慮した三次元点群のための深層生成モデル, 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021)
  • 2022年3月 研究開発奨励賞, 階層的深層学習による異環境データ統合技術とその社会応用基盤の開発, 総務省 戦略的情報通信研究開発推進事業 (SCOPE)
  • 2023年9月 編集活動感謝状, 電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ
  • 2023年9月 貢献賞, 電子情報通信学会 NOLTAソサイエティ
  • 2023年10月 2022年度IBISML研究会賞ファイナリスト, 射影法を用いて系の第一積分を発見し保存するNeural ODE, 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会
  • 2023年11月 全国大会優秀賞 (一般セッション口頭発表部門) , 深層生成モデルのための可換かつ非線形な画像編集, 人工知能学会
  • 2023年11月 全国大会優秀賞 (一般セッション口頭発表部門) , 物理システムにおける深層学習のための損失関数, 人工知能学会