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セミナーのみ参加 Free
Attendees
交流会も参加(学生) ¥1000(Pay at the door)
Attendees
交流会も参加(メンバー) ¥2000(Pay at the door)
Attendees
交流会も参加(一般) ¥3000(Pay at the door)
Attendees
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Description
概要
Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。
コミュニティご紹介資料はこちらです。 https://1drv.ms/b/s!ApdnOiBtVi9VlNoNnkNLWr9Oe89wAw
DLLAB 広島
HiBiSのIT勉強会として、ディープラーニングラボ(DLLAB)を開催します。本イベントは昨年2月に広島、8月に福山で開催し今回3回目となります。HiBiS参加企業はもとより、地域企業・団体のAI・IoTスキルの底上げを目的としています。
タイムテーブル
時間 | アジェンダ |
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17:30 - 18:00 | 受付 |
18:00 - 18:05 | 挨拶 HiBiS AI・IoT部会 顧問 広島工業大学 松本 慎平 准教授 |
18:05 - 19:00 | 実例で学ぶ機械学習~AIによる睡眠状態解析/機器の異常検知~ 大阪大学 福井 健一 准教授 |
19:00 - 19:15 | 取組み事例紹介 ひろしまサンドボックス様 |
19:30 - 20:30 | 懇親会 |
福井准教授のプロフィール
- 大阪大学 産業科学研究所 第1研究部門(情報・量子科学系) 准教授
- 主要研究テーマ: データ中心科学とその学習アルゴリズムに関する研究
人々の行動や物理現象には,様々な法則性が明示的・非明示的に内在しています。 そのような法則性を観測・計測データから帰納的に発見する方法論はデータマイ ニングとして盛んに研究が行われています。さらに,世の中の多くの現象は時間 と共に変化する時系列データであります。本研究では,多次元・大規模な観測・ 計測データの時間的に変化する現象の全容を把握するための自律的な可視化構成 法や,事象間の相互作用を推定するための共起パターン抽出アルゴリズムなどの 新たな知識発見アルゴリズムに関する研究を行っています。また,それらに付随 する研究として,可視化結果に対してユーザの解釈を重視した多様な評価指標や, 対象領域に適するように進化論的方法により抽出精度を改善するメタ学習法など の基礎的な研究を行っています。一方で,具体的な応用として,燃料電池の損傷 過程の可視化や,地震間や燃料電池の部材間の相互作用の発見,気象予測など 環境貢献に応用しています。
- 2018.08 電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会研究奨励賞
- 2018.03 Elsevier, Knowledge-Based Systems, Outstanding Reviewer
- 2017.04 人工知能学会 2016年度研究会優秀賞
- 2016.10 第26回インテリジェント・システム・シンポジウム, FAN最優秀論文賞
- 2016.08 The Workshops at The 14th Pacific Rim International Conferenceon Artificial Intelligence (PRICAI-2016), Best Workshop Paper Award
協力企業・団体
- ひろしまサンドボックス推進協議会
- 広島銀行
- 日本マイクロソフト株式会社
本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて
日本マイクロソフト株式会社の個人情報保護方針に従って取り扱います。
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