JIA LAB · TOKYO CITY UNIVERSITY

メンバー

ABOUT JIA LAB

賈研究室について

賈研究室は、東京都市大学 メディア情報学部 情報システム学科に所属し、数学を基盤として情報科学と人工知能の新しい可能性を探究する研究室です。抽象的な数理理論からアルゴリズム設計、プログラム実装、計算実験までを行き来しながら、複雑な現象や知的システムを理解するための新しいモデルと方法の構築を目指しています。

研究では、単に高い性能を得ることだけでなく、「なぜその方法が成立するのか」「どのような条件で結果を信頼できるのか」を明らかにすることを重視しています。学生は、関心のある問題を出発点として、文献調査、課題設定、数理モデルの構築、アルゴリズム開発、実装・評価、発表までの一連の研究プロセスに取り組みます。

学年や経験の違いを越えて意見を交換し、一人ひとりの得意分野を活かしながら研究を進めることを大切にしています。個人研究に加えて、研究室内のゼミ、共同プロジェクト、国内外の研究者との連携を通じて、論理的に考える力、技術を形にする力、自分の成果を分かりやすく伝える力を養います。

研究内容に関するご質問、研究室見学、進学・研究参加、共同研究についてのご相談を受け付けています。ご関心をお持ちの方は、どうぞお気軽にお問い合わせください。

FACULTY

教員

賈 伊陽 講師

LECTURER · 講師

賈 伊陽

カ イヨウ · Yiyang Jia

情報科学・応用数学を専門とし、数理科学と人工知能の融合を研究しています。抽象数学によって学習・推論・構成の仕組みを記述する理論研究と、その理論をアルゴリズムや設計支援へつなげる応用研究の両方に取り組んでいます。

主な研究テーマ

  • 数理構造と機械学習圏論・トポス理論・関数解析などを用いた、学習可能性、モデル表現、構成可能な機械学習の理論。
  • 計算折紙・離散構造平坦折り可能性、行列表現、位相的・ホモロジー的解析、折り畳み構造の判定・生成と設計支援。
  • Scientific AIと信頼性科学的知識と生成・推論モデルを結びつけ、結果の根拠、適用範囲、不確実性を評価・可視化する方法。
  • AIエージェントと記憶の数理多項式函子、余代数、動的システムを用いた、記憶・行動・モジュール構成の数理的理解。

研究・指導方針:理論を丁寧に理解しながら、実際に動くモデルやプログラムとして検証することを重視しています。学生の興味と強みを尊重し、数学、AI、アルゴリズム、可視化などを組み合わせた独自の研究テーマへ発展させます。

STUDENTS

在籍メンバー

B3

学部3年生

10名在籍メンバー

  • 赤塩甫
  • 伊藤素瑠
  • 山田紗也華
  • 孫小懿
  • 高橋帆南
  • 澤田幸太郎
  • 岩本光多郎
  • 西村優輝
  • 石田蒼詞
  • 西村想大

B4

学部4年生

11名在籍メンバー

  • 二宮真咲
  • 村上裕香
  • 森康輔
  • 保科光優
  • 成瀬聡貴
  • 宇川侑輝
  • 上田怜音
  • 片桐匠望
  • 川口那由多
  • 橋本翔哉
  • 角田凜

RESEARCH STUDENT

研究生

1名在籍メンバー

  • 聶宇征 ジョーウセイ

M1

修士1年

現在、掲載メンバーはいません

M2

修士2年

現在、掲載メンバーはいません

D3

博士3年

1名在籍メンバー

  • 衛政 えいせい

D4

博士4年

現在、掲載メンバーはいません

D5

博士5年

現在、掲載メンバーはいません