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研究者業績

研究者リスト >> 岡田 龍太郎
 

岡田 龍太郎

 
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研究者氏名岡田 龍太郎
 
オカダ リョウタロウ
URL
所属武蔵野大学
部署データサイエンス学部データサイエンス学科
職名助教
学位博士(工学)(筑波大学)
科研費研究者番号60884583
ORCID ID0000-0001-8288-1646
J-Global ID202001005533478296

プロフィール

twitter: https://twitter.com/suck_a_sage
個人blog: ささやかな抵抗
YouTubeチャンネル: https://www.youtube.com/user/rytrkd/videos

研究分野

 
  • 情報通信 / データベース / 
  • 情報通信 / 感性情報学 / 

経歴

 
2020年4月
 - 
現在
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター(GLOCOM)  研究員(併任) 
 
2020年4月
 - 
現在
武蔵野大学 データサイエンス学部データサイエンス学科 助教 
 
2017年4月
 - 
現在
筑波大学大学院 システム情報工学研究科 非常勤講師 
 
2012年9月
 - 
2019年3月
目白大学 保健医療学部 言語聴覚学科 非常勤講師 
 

学歴

 
2007年4月
 - 
2014年3月
筑波大学大学院 博士課程 システム情報工学研究科(博士後期課程) コンピュータサイエンス専攻
 
2003年4月
 - 
2007年3月
筑波大学 第三学群 情報学類
 

論文

 
 
Ayako Sugiyama   Ryotaro Okada   Ayako Minematsu   Takafumi Nakanishi   
2023 15th International Congress on Advanced Applied Informatics Winter (IIAI-AAI-Winter)      2023年12月
 
Rintaro Fukui   Ryotaro Okada   Ayako Minematsu   Takafumi Nakanishi   
2023 15th International Congress on Advanced Applied Informatics Winter (IIAI-AAI-Winter)      2023年12月
 
Miyu Momozawa   Ryotaro Okada   Ayako Minematsu   Takafumi Nakanishi   
2023 15th International Congress on Advanced Applied Informatics Winter (IIAI-AAI-Winter)      2023年12月
 
Rikito Ohnishi   Ryotaro Okada   Yuki Murakami   Takafumi Nakanishi   Teru Ozawa   Yutaka Ogasawara   Kazuhiro Ohashi   
2023 15th International Congress on Advanced Applied Informatics Winter (IIAI-AAI-Winter)      2023年12月
 
Xuan Luo   Sota Kato   Asahi Obata   Budrul Ahsan   Ryotaro Okada   Takafumi Nakanishi   
4th Workshop on Intelligent Cross-Data Analysis and Retrieval      2023年6月

MISC

 
 
齋藤裕文   齋藤宏   吉井圭   篠原正人   後藤充宏   中西崇文   岡田龍太郎   川越仁恵   
群馬県繊維工業試験場業務報告   2019    2020年
 
中村洋太   岡田龍太郎   中西崇文   
情報処理学会シンポジウムシリーズ(CD-ROM)   2020(1)    2020年
 
中西 崇文   岡田 龍太郎   田中 勇一   小笠原 豊   大橋 一広   
統計   68(4) 28-35   2017年4月
 
岡田 龍太郎   
JISA quarterly : bulletin   (124) 28-31   2017年
 
大高 宏樹   岡田 龍太郎   北川 高嗣   
研究報告データベースシステム(DBS)   2012(4) 1-6   2012年11月
自動作曲システムでは,既存楽曲を分析して得た楽曲の特徴量を用いる手法が主流である.特徴量はシステム毎に独立しているため,本研究では特徴量を統一的に扱うべく,特徴量を数多く定義した.そして,特定の楽曲属性らしさを反映する特徴量を動的に選出するモデルを作成した.このモデルを用い,楽器とジャンルを対象に特徴抽出の実験を行った結果,定義した特徴量の,各楽曲属性らしさに関するランキングが得られた.ランキング上位の特徴量を用いることにより,各楽曲属性を反映させた楽曲の自動生成が可能になる.When o...

講演・口頭発表等

 
 
岡田 龍太郎   
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 第4回ワークショップ 〜筑波大学におけるデータサイエンス教育:全学必修科目の教材設計と企業目線から見た教育の方向性〜   2021年9月15日   
 
岡田 龍太郎   
第30回 大学等におけるオンライン教育とデジタル変革に関するサイバーシンポジウム「教育機関DXシンポ」   2021年4月9日   
 
岡田 龍太郎   
JISA(情報サービス産業協会) Digital Masters Forum 2016   2016年10月21日