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Research
SWE:
HCI
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生成AI
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フルスタックプロトタイピング
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UX
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創造性支援

Human-Computer Interaction (HCI) および基盤モデルを活用したCreativity Support Tools領域のリサーチ SWE を自称しています。 ML/LLMバックエンドからフロントエンドUIまで、インタラクティブなシステムのe2eの構築と評価を行ったり, 並行して作品の制作やパフォーマンス・アートにおけるコンピュータ/AI インタラクションの設計・開発なども行っています。エレキギター, ベース, ドラムセット, 箏 (生田流) が演奏できます。

Linkedin を参照ください

Asia Digital Art Awards FUKUOKA（2021年）

深層学習を用いて任意の文字列や文章を一つの新しい漢字を創り出す作品 "Compressed ideograph -visualized-" にてサウンド担当。site

Y-SILVER（優秀賞）（やまなしメディア芸術アワード）

site

優秀卒業プロジェクト（2020年度）

「自然言語表現によるエレクトリックギターの音作り支援システム「Linguitone」の開発」

受賞者一覧

3rd Prize, Excellent Student Paper Award, IEEE 1st Global Conference on Life Sciences and Technologies（LifeTech 2019）

"Decoding Relative Pitch Imagery Using Functional Connectivity; An Electroencephalographic Study" (3/2019) (2nd author)

3rd Prize, Data Science Challenge by FUJIFILM Brain(s)

富士フイルム主催の学生向けデータ分析（画像認識・画像処理）コンペティション。(2/2019)

Digital Innovators Grand Prix 8, 優秀賞 (恐らく2位)

ビジコンです。提案発表タイトル「読書ジム～読書の再定義による非日常の読書体験の提供～」http://dmc-lab.sfc.keio.ac.jp/dig7/ (3/2019)

Digital Innovators Grand Prix 7, 優秀賞 (恐らく2位)

ビジコンです。提案発表タイトル「口コミデータのベクトル化を用いた和食レストランレビューシステムの改善案」http://dmc-lab.sfc.keio.ac.jp/dig7/ (9/2018)

Python / TypeScript 等を用いたWebアプリケーションのプロトタイピングと開発, 機械学習 / 深層学習の応用開発, 音楽インタラクションの設計・開発など。

リポジトリ等は以下を参照のこと

atsuya.kobayashi [at] outlook.jp までお願い致します。