早稲田大学 · 理工学術院 · 教授
尾形 哲也
Ogata Tetsuya
别名: オガタ テツヤ / OGATA Tetsuya
Research fields
研究领域
按日本文部科学省 科研費審査区分表 自动归类。KAKEN 项目数越多,代表教授在该领域投入越深。第一个为「主业」。
- 主业情報学中区分
- 人間情報学大区分
- 工学大区分
- 機械工学中区分
- 知能ロボティクス細目
- 知能機械学・機械システム小区分
- 知覚情報処理・知能ロボティクス細目
- 総合・新領域系大区分
- 総合系大区分
- 総合領域大区分
Research keywords
这位教授在研究什么
基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。
KAKEN grants
科研项目(近期在前)
KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。
- 2019KAKENHI-基盤研究(B)RoboticsTactile SensingMachine LearningTactile SensorsTactile sensorsManual skillsRobots
- 2015KAKENHI-基盤研究(A)
深層学習を用いたロボットの動作プリミティブの獲得と行動生成 ↗
深層学習予測学習マルチモーダル動作プリミティブRTミドルウェア認知ロボティクスEnd to End学習マルチモーダルシステム - 2012KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
構成論的発達科学-胎児からの発達原理の解明に基づく発達障害のシステム的理解- ↗
発達障害ロボティクス心理学医学当事者研究 - 2012KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
社会的認知発達モデルとそれに基づく発達障害者支援システム構成論 ↗
知能ロボティクス認知発達ロボティクス発達障害者支援自閉スペクトラム症人-ロボットインタラクション予測符号化神経回路モデル人ーロボットインタラクション - 2009KAKENHI-基盤研究(B)
ロボットの能動知覚に基づく物体挙動予測モデルと道具使用 ↗
再帰型神経回路モデル道具身体化予測信頼性アフォーダンス能動知覚神経力学モデル予測可能性身体モデル - 2007KAKENHI-基盤研究(S)
音環境理解に基づくロボット聴覚の構築 ↗
ロボット聴覚音環境理解マルチドメイン音声対話音楽共演ロボットバージイン発話聴覚アウエアネスアクティブオーディションロボットインタラクション - 2007KAKENHI-学術創成研究費
記号過程を内包した動的適応システムの設計論 ↗
記号過程自律ロボット人間-ロボット系インタフェース人間-機械系間-環境系認知適応学習 - 2005KAKENHI-萌芽研究
環境音響を利用したロボットの動作生成 ↗
モダリティ間マッピング神経回路モデルロボット声道モデル音声発達模倣汎化RNNPB - 2005KAKENHI-若手研究(A)
オープンエンドな人間とロボットの協調における音声インタラクション創発に関する研究 ↗
人間機械相互理解自己順逆モデル人間型ロボット神経回路モデル視野変換模倣三項関係汎化 - 2004KAKENHI-特定領域研究
人間とロボットの相互学習系におけるインタラクションの創発・発達に関する研究 ↗
RNNPB能動知覚擬似シンボルプリミティブ追加学習人間機械協調記号接地問題
CiNii papers
近期论文 / 文章
CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。
- 2026生体の科学
特集 脳とAI-脳科学と人工知能研究の未来 予測符号化の立場からみたPhysical AIの将来 ↗
- 2017計測と制御
編集後記 ↗
- 2017人工知能
巻頭言「身体のない知能」 ↗
- 2016計測と制御
編集後記 ↗
- 2016人工知能
ロボティクスと深層学習 ↗
- 2011システム/制御/情報
ロボット間マルチモーダルコミュニケーションの記号過程 ↗
- 2009バイオメカニズム学会誌 33-4
神経回路と声動モデルを用いた音素獲得シミュレーション ↗
- 2007バイオメカニズム学会誌 = Journal of the Society of Biomechanisms
2007 IEEE国際会議 Robotics and Automation ↗
- 2006バイオメカニズム学会誌 = Journal of the Society of Biomechanisms
第68回情報処理学会全国大会 ↗
- 2001第19回日本ロボット学会学術講演会講演論文集, Sept. 2001
内分泌系モデルによる強化学習パラメータの動的調整 ↗
How to assess fit
如何判断这位教授是否适合你
数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。
- 关键词对齐
上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。
- 近期项目对应
看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。
- 不要只看学校名气
方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。
- 留意招生信号
查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。
ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。
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