富山大学理工学教育部（博士課程）数理・ヒューマンシステム科学専攻人工知能研究室の陶思晨です。

私は深層学習、最適化アルゴリズム、ニューラルネットワーク、人工知能と神経科学の学際研究に取り組んでいます。これらの研究において、コンピュータモデリングと数学推論によって、現実世界問題を解決するための簡潔かつ効率的な手法を開発することを目指しています。深層学習の研究では、複雑な回帰や分類などの問題に効率的な新型深層ニューラルネットワーク構造を開発しています。最適化アルゴリズムの研究では、自然の法則に基づいた発想を活用し、複雑な最適化問題を効率的に解決しています。人工知能と神経科学の学際研究では、神経科学の最新の知見を活用し、人間の脳に近い（脳知能のある）ニューラルネットワーク構造を開発しています。

つまり、人間の脳と自然を参考にし、脳知能や自然知能を備えた知能計算手法を開発することが研究目的です。
（旧フェローシップ事業採択学生）