教育方針
本研究室では，以下に示すように，脳型人工知能のためのモデル・アルゴリズムを考案し， それを実現するソフトウェア，デジタルLSI，アナログLSI，さらには専用の 脳型デバイスを 開発します。 典型的な学生の場合，- 卒業研究では，これら4つのいずれか1つを専門として研究します。
- 博士前期（修士）課程では，その専門を伸ばすと共に，隣接する技術を学びます（“T字型”人材育成）。
- 博士後期（博士）課程では複数の技術を習得し， デバイス・アナログ回路設計技術から，システム化までを経験し， 専門を深く掘り下げると共に，幅広いソフトウェア・ハードウェア・システム化技術を身につけます（“より大きなT字型”人材育成）。
このように「脳機能をまねたハードウェア・システムを構築する」という研究方針のもとで， 広い範囲の分野を一研究室でカバーする例は国内にもほとんどありません。 いろいろなことをやってみたい人には最適の研究室と言えます。
【本研究室で身につける技術と，主な研究分野】
【本研究室で開発された主な集積回路チップ（すべて学生の設計による）】
【本研究室で育成を目指す“T字型”人材」（ディジタル回路設計を専門とする場合の例）。自分の専門分野は深く、
近隣の分野も理解可能なレベルに学びます。博士後期課程学生は
「より大きなT字」を目指します。】
本研究室の学生は何を学び，身につけるか？
- ハードウェア化を念頭に脳型人工知能処理の数理的・生理学的モデル を学び， 新しい知能処理ハー ドウェアを開発 できる基礎力を身につけます。
- 産業界から要望の強い集積回路設計技術を中心に， 新規半導体デバイスからソフトウェア，システム化技術まで幅広い基礎技術を身につけることができます。 その中で，研究テーマに従って，特定の技術を深く追究します。
- 集積回路設計技術を身につけていれば，就職に困ることは決してありません。
産業界が求める人材と大学教育のミスマッチの特に大きい分野がアナログ集積回路です。 本研究室は，脳の機能を学びながらアナログ・デジタル集積回路設計を 学べる全国でも数少ない教育・研究の場です。 - 集積回路設計においては，アナログ・デジタル集積回路の基礎を 身につけます。また，VDECや MOSISなどのLSI設計・試作サービス機関から 提供される最新CAD環境を利用してアナログ・デジタル（混載）回路 （ASIC, FPGA）の設計法も身につけます。
- 産業界で需要の大きい画像認識・視覚処理技術 を中心に， 最先端ハードウェアの利用を考慮したモデル・ソフトウェア・ システム化技術を身につけます。
- 博士前期（修士）課程のみでは2年間しかありませんので，処理モデル研究から集積回路設計， システム化までを経験する時間がありま せん。そのため，その人の興味と希望に従って， どこか一部を主に研究することになります。複数人で協力して一つのシステムを開発することも 多くあります（そこで協調性を培います）。
- 本研究室では，他大学・外部機関・企業との共同研究を通して， 社会に直接役立つ研究成果を挙げることを目指しています。そのような活動に学生自身も加わることで， 実用的研究開発の方法を身に付けられます。また，外国の研究機関との 共同研究（英・独・スペインなど）も可能で，英語の得意な人には海外での 研究経験も可能な状況にあります
- 本研究室に加わるにあたって，画像処理技術や集積回路の知識は必須ではありません。 やる気と論理的思考力があれば，基礎科目や講義，研究室内ゼミで知識と経験は付けていけます。 ポスドク，博士後期・前期課程，4年次の卒業研究指導だけでなく，3年次からの飛び級学生も受入可能です。 いずれも 本研究室に加わりたい場合は，できるだけ受験前にメールで こちら に コンタクトを取ってください。
- 勉強でも研究でも，楽しくなければ長続きしません。大いなる好奇心を持って楽しく， 着実な努力を続けましょう。適当なタイミングで国内の研究会・学会発表を行い， 優れた成果を上げた場合は 国際会議への発表にもチャレンジします。これらを通して， 実践的なプレゼンテーション能力を養います。
- 博士後期課程進学の勧め （人間知能システム工学専攻HPへ）
