研究室の活動

研究室の活動について紹介します。

研究会

研究室全体で行う定例ゼミです。

  • 研究会: 研究室メンバー全員が集まって、研究アイデア・進捗報告などについて話し合います。
  • 論文紹介: 研究室メンバー全員が集まって、国際会議の論文紹介を行ないます。

進捗報告

新入生以外の在学生は、前期・後期を通じて授業日は週に1回進捗報告やサーベイ報告をします。夏季休暇や春季休暇等の長期休暇は、インターンシップに行ったりすることを奨励しているので、研究の進捗が順調な人は特に進捗報告はありません。

勉強会

新入生を対象に、自然言語処理や機械学習、プログラミングの基礎知識を身につける勉強会を開催しています。以下の基礎勉強会は定例(毎年4-7月)です。

時間割

2020年度前期

4月には放送大学の「自然言語処理」と「Python 機械学習プログラミング」をそれぞれ週2回読みました。
今学期は全ての勉強会はオンライン(Google Meet)によって行っています。


 月



8:50-10:20  
   
10:30-12:00
進捗報告(機械翻訳)
進捗報告(言語学習)
論文紹介
自然言語処理特論(大学院授業)

13:00-14:30 進捗報告(基盤技術)

研究会

機械学習基礎
14:40-16:10 NLP チュートリアル

オフィスアワー
NLP 100本ノック
機械学習基礎
16:20-17:50
NLP チュートリアル
深層学習基礎

NLP 100本ノック

18:00-19:30

深層学習基礎



2019年度後期


 月



8:50-10:20  
   
10:30-12:00
論文紹介(ACL/EMNLP)

オフィスアワー

進捗報告(B3)

13:00-14:30
進捗報告 (B4)
論文紹介
ゼロから作る Deep Learning 2
14:40-16:10 進捗報告 (M2)
進捗報告 (B4)
研究会

進捗報告 (M1)
16:20-17:50
進捗報告 (M2)

進捗報告 (D)

進捗報告 (M1)
18:00-19:30





2019年度前期


 月



8:50-10:20  
   
10:30-12:00
論文紹介(古典)

研究会
論文紹介(最先端)
オフィスアワー
13:00-14:30 機械学習基礎
オフィスアワー

進捗報告(機械翻訳)
NLP チュートリアル
14:40-16:10 機械学習基礎

進捗報告(言語学習)


16:20-17:50

NLP 100本ノック
D seminar
深層学習基礎

18:00-19:30

NLP 100本ノック

深層学習基礎

2018年度後期


 月



8:50-10:20  
   
10:30-12:00
オフィスアワー
進捗報告
(B4/研究生)
オフィスアワー
(12月〜)
翻訳評価
オフィスアワー
(10〜11月)
13:00-14:30 論文紹介
(ACL/EMNLP)
進捗報告
(M1)
論文紹介


14:40-16:10 論文紹介
(ACL/EMNLP)
進捗報告
(M1)
研究会


16:20-17:50


研究会


18:00-19:30





2018年度前期


 月



 土
8:50-10:20  
   
 
10:30-12:00
自然言語処理特論

論文紹介(古典)
論文紹介(最先端)

ベイズ推論
13:00-14:30
進捗報告
(日本語)
研究会

進捗報告
(英語)

14:40-16:10 NLP チュートリアル
進捗報告
(日本語)
研究会

進捗報告
(英語)

16:20-17:50
NLP チュートリアル
機械学習基礎
NLP 100本ノック
深層学習基礎
MT meeting  
18:00-19:30

機械学習基礎 NLP 100本ノック 深層学習基礎 自然言語処理基礎
 
 19:40-
   PRML

MT meeting  

研究開発体制

研究室内の情報共有は Slack および Google for Education (G Suite) を使って行っています。

研究開発に関するソースコード等は GitHub アカウントを用いて行っています。 https://github.com/tmu-nlp

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Mamoru Komachi,
2014/02/02 21:46
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