大学院 博士前期・後期課程

李研究室（大学院）

最先端のAIとデータサイエンスで、
社会と経済の新しいパラダイムを創出する。

研究テーマ

本研究室では、主に以下のテーマを軸に、社会的・学術的にインパクトのある研究を目指します。

深層学習の社会応用

画像、音声、時系列データなど多様なデータを活用し、ビジネスや社会の課題解決に向けた深層学習モデルの構築と検証を行います。

AIと社会

AI技術を現実社会に実装する際に生じる倫理的課題や、人々がAIをどのように許容し受容していくのか、それが社会やマーケティングに与える影響を実証的に研究します。テクノロジーと人間の適切な調和を探求します。

自然言語処理とLLMの応用

大規模言語モデル（LLM）やテキストマイニング技術を用いて、SNSデータや企業レポートなど非構造化データから経済的な知見を抽出します。

研究室の様子

求める人物像・募集要項

本研究室では、国内外の最新論文を読み解き、自らコードを書き、データと向き合う意欲のある学生を歓迎します。

1. 深層学習・AIの社会応用への強い関心

データサイエンス、特に深層学習やAIなどの社会応用に関心がある学生であることを最も重視します。単なる技術的興味にとどまらず、それを使って社会やビジネスの課題をどう解決するかを考えられる方を歓迎します。

2. プログラミングと基礎数理

Python等を用いたプログラミング経験や、線形代数・微積分・統計学の基礎知識があることが望ましいです。ただし、現在のスキル以上に、入学後に自ら学びキャッチアップする強い意欲を評価します。

3. 主体的な研究姿勢

教員から与えられたテーマをこなすだけでなく、自ら「面白い問い」を見つけ、失敗を恐れずに試行錯誤を繰り返すことができる方を求めています。

研究室の活動

定例ゼミ・勉強会
  • 輪読会（週1回）
    最新の論文の輪読や、プログラミング演習を通じて最新技術への理解を深めます。
  • 進捗報告（随時）
    個人の研究進捗を報告し、教員や学生間でディスカッションを行います。多角的なフィードバックを得る重要な場です。
研究発表・キャリア
  • 国内外での学会発表
    研究成果がまとまれば、国内学会や、国際学会での発表を積極的に支援します。
  • 修了後のキャリアパス
    修了生は、IT企業やコンサルティングファームのデータサイエンティスト、AIエンジニア、あるいは博士後期課程への進学など、多岐にわたる分野で活躍することが期待されます。

研究室見学・お問い合わせ

当研究室への配属・進学を希望される方は、出願前に必ず一度メールにてご連絡ください。
オンラインまたは対面での面談を設定します。

yinxing.li.a8@tohoku.ac.jp ※件名に「大学院進学に関する問い合わせ」と記載し、簡単な略歴と興味のある研究テーマを添えてください。