What if computers
acquire eyes?

If a computer
had eyes?

We are developing algorithms and deepening

theoretical analysis of ML-based visual recog-

nition technology. Our goal is to contribute to a

safe and sustainable society through applicati-

ons such as autonomous driving.

コンピュータが、
目を持ったなら？

機械学習による視覚認識技術を確立すべく、
アルゴリズムの高効率化や理論解析を行って
います。自動運転への応用など、安全かつ
持続可能な社会への貢献を目指します。

WHAT'S NEW

09/24/2024
Following papers were accepted: S. Gongyo+, “Learning Non-Uniform Step Sizes for Neural Network Quantization” (ACCV2024); M. Tomita+., “A Simple Finetuning Strategy Based on Bias-Variance Ratios of Layer-Wise Gradients” (ACCV2024); T. Kurioka+, “Transferring Teacher's Invariance to Student Through Data Augmentation Optimization” (ICONIP2024)!
08/07/2024
佐藤育郎特任准教授がMIRU2024においてチュートリアル講演をしました。
07/23/2024
佐藤育郎特任准教授のコメントが記載された記事がNIKKEI Mobilityに掲載されました.
07/01/2024
SNL2024において、森合遼さんがポスター発表しました.
03/22/2024
佐藤育郎特任教授がインタビューを受けた記事がNIKKEI Mobilityに掲載されました.
12/11/2023
Our paper “Efficient Target Propagation by Deriving Analytical Solution” (Y. Bao) has been accepted to AAAI 2024!
10/24/2023
佐藤育郎特任教授がインタビューを受けた記事がNIKKEI Mobilityに掲載されました.
10/20/2023
佐藤育郎特任准教授の共著論文がTransactions on Machine Learning Researchに掲載されました.
09/11/2023
FIT2023において元研究員の太田敏博さんがトップコンファレンスセッションで講演しました.
09/11/2023
FIT2023においてPablo Cervantesさんがトップコンファレンスセッションで講演しました.
09/11/2023
FIT2023において田中正行教授がトップコンファレンスセッションで講演しました.
09/11/2023
FIT2023において澁谷辰吉さんがトップコンファレンスセッションで講演しました.
07/31/2023
MIRU2023において加太将弘さんがポスター発表をしました.
07/31/2023
MIRU2023において磯部凌さんがポスター発表をしました.
07/31/2023
MIRU2023においてLIANG JINRONGさんがポスター発表をしました.
07/31/2023
MIRU2023において栗岡保さんがポスター発表をしました.
07/31/2023
MIRU2023において澁谷辰吉さんがMIRUインタラクティブ発表賞を受賞しました．
07/28/2023
佐藤育郎特任准教授がSNL2023にてProgram Chairを務めました.
06/20/2023
Masahiro Kada will give a poster presentation "Path Representation Learning of Mixture of Experts Based on Contrastive learning" at Symbolic Neural Learning(SNL) 2023.
06/20/2023
Jinrong Liang will give a poster presentation "Learning Non-Uniform Step-Sizes for Neural Network Quantization" at Symbolic Neural Learning (SNL) 2023.

過去のイベント　　DENSO IT LAB x TOKYO TECH Discussion Night in MIRU 2022

AFFILIATION

所属

Sato Laboratory
School of Computing, Department of Computer Science,
Institute of Science Tokyo

東京科学大学
情報理工学院　情報工学系
佐藤　研究室

ACCESS

アクセス

#906, Bldg. West-8-E, Ookayama Area, Ookayama Campus,
Institute of Science Tokyo 2-12-1 Ookayama,
Meguro City, Tokyo, 152-8550, Japan

〒152-8552 東京都目黒区大岡山2-12-1 W8-89
東京科学大学 大岡山キャンパス
西８号館E棟 906号室

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staff -at- d-itlab.c.titech.ac.jp

篠田 浩一

SHINODA Koichi

東京工業大学 情報理工学院​教授, 共同研究講座総括
School of Computing, Tokyo Institute of Technology, Professor, Project Director

ディープラーニングなどの機械学習技術がもたらしたブレークスルーにより、新しい概念、新しい製品、新しい市場が続々と生まれています。

We are now embarking upon a great revolution, one that happens once in a 100 years, a revolution in autonomous driving, motorization, and mobility as a service1 (MaaS). 

岸本 正志

KISHIMOTO Masashi

デンソーアイティーラボラトリ社長
DENSO IT Laboratory　President

クルマは今、「自動車」から「モビリティ」へと広義の移動体として捉えられ、自動運転、電動化、MaaSなど１００年に一度の大変革期を迎えています。

We are now embarking upon a great revolution, one that happens once in a 100 years, a revolution in autonomous driving, motorization, and mobility as a service1 (MaaS).