機械学習とは、人工知能の一分野で、平たく言うと、データを用いて、コンピュータに何かを覚えさせることです。近年では、深層学習(またはディープラーニング)と呼ばれる手法がブレークスルーしています。システム、囲碁や将棋などゲームのAIなど、少し前の常識ではコンピュータには苦手と考えられていたようなことでも、人間に匹敵するかそれ以上の能力できるようになってきています。深層学習とは、10-100層以上の深い階層、100万-1000万個以上の非常に多数の「重み」を持った、深層ニューラルネットワークを、訓練データに最適なように、学習せるものです。このように書くと大規模で複雑な計算が必要になり、とても大変そうな感じを受けるかもしれませんが、実は、専用のライブラリを用いると、数百行程度のプログラムで簡単に実行することができます。本研究室の大きな一つの方向は、深層学習を用いて、自分の興味のあることを追求することです。機械に絵や文字を描かせたり、対話できるようなシステムを作ったり、ドローンを制御したり、株価などを予測したりすることにチャレンジしてみるのもよいでしょう。学習用のデータの用意が難しかったりして困難に当たる局面も多々あるかもしれませんが、個人の自由な発想とアイデアを重視しています。周囲とは関係なく、こんなことを深層学習でやってみたい!という積極的な方がいても、大歓迎です。一つの方向は、より本質的な機械学習に関する基礎研究です。研究や、確率統計を用いた学習の可能性や効率性に関する理論の研究も行っています。形式言語の理論的な枠組み用いて、深層学習の手法そのものの研究も行っています。そのような基礎的な研究に興味がある方も歓迎しています。深層学習を実行するためには、パワフルな計算機が必要になりますが、そのためのサーバなどのインフラの環境構築や並列分散処理に関する研究開発をしたいという方も歓迎しています。