学部生のプロジェクトから発表可能なレベルのAI研究まで、技術的なライティング、アルゴリズムの文書化、厳密な実験評価を通じてコンピュータサイエンス・データサイエンスの研究者を支援します。
対応する研究方法
機械学習
機械学習研究のためのモデル設計、学習パイプラインの文書化、ベンチマーク評価を行います。
データ分析
データサイエンスのプロジェクトや学位論文のためのデータクレンジング、探索的分析、可視化を行います。
人工知能
AI・深層学習研究のための文献レビュー、アルゴリズム比較、技術的ライティングを行います。
新興の研究・技術トレンド
大規模言語モデル、生成AI、エッジコンピューティング、連合学習、AIの説明可能性・倫理は、最も急速に成長している研究領域の一つです。医療、気候モデリング、サイバーセキュリティにおける応用AIも大きな注目を集めています。
研究テーマの提案
- →大規模言語モデルの出力におけるバイアスと公平性の評価
- →プライバシーを保護する医療データ分析のための連合学習
- →高リスク意思決定システムのための説明可能AI技術
- →リアルタイムIoTアプリケーションのためのエッジAI最適化
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メール: info@tezyar.com
ウェブサイト: tezyar.com
