2021年度 情報処理学会関西支部 定期講演会
『機械学習・深層学習に関する最新動向』

2021年度 情報処理学会関西支部 定期講演会を下記の通り開催致します。
 

人工知能(Artificial Intelligence、AI)の要素技術の一つである“機械学習・深層学習”は、第5期科学技術・イノベーション基本計画で提唱された“Society 5.0(超スマート社会)”の実現においても重要な技術であります。現在、全世界で理論的な研究が進められると同時に、健康・医療、防災、農業、ものづくり、交通、エネルギー、エンターテインメントなど、さまざまな分野へ適用され、我々の日常生活においても欠かせないものになりつつあります。今回の講演では、機械学習・深層学習の分野の第一線でご活躍されている研究者を講師としてお招きし、機械学習・深層学習とその発展的内容に関するご研究内容に関して、最新の成果を交えつつご講演いただきます。


皆様方の多数のご参加をお待ち申し上げます。
 

情報処理学会関西支部 支部長 荒牧 英治

情報処理学会関西支部 定期講演会 概要

日時 2021年12月16日(木) 14:00~16:30(受付開始 13:30~)
場所

オンライン開催(ZOOM)

テーマ 『機械学習・深層学習に関する最新動向』
プログラム
13:30~
受付開始
14:00‐14:10
オープニング
14:10‐15:10

セッション1

数理モデル化手法としての
幾何学的深層学習


大阪大学 松原 崇先生

松原 崇先生

機械学習、特に深層学習というと、対象に仮定や事前知識を置かず、データから自動的に情報処理システムを構築する手法だとみなされることが多い。一方本講演では、数理的な制約が与えられたモデル化手法としての深層学習を紹介する。例えば、適切な演算で深層学習を実装すれば、エネルギー保存則が成り立つことだけが分かっている未知の物理現象をモデル化することができる。この視点は同時に、なぜ深層学習がこれほど強力な手法となったのかという問いの答えにも通じる。

15:10‐15:20
休憩
15:20‐16:20

セッション2

データ駆動型アプローチによる
動的システムの数理モデリング


神戸大学 大森 敏明先生

大森 敏明先生

近年の計測技術や情報技術の進展により、我々の手にするデータが大規模化・複雑化しつつある。このような背景のもと、データの背後にあるシステムの数理構造や傾向を抽出するための方法として、データ駆動型のアプローチが注目を集めている。本発表では、時系列データの背後にある動的システムの推定を実現する ためのデータ駆動型アプローチについて、スパースモデリングやベイズ推論に基づく理論的枠組みや脳科学分野や地球科学分野への応用例を中心に紹介したい。

16:20‐16:30
クロージング
参加費
無料
定員 250名
申込方法 参加ご希望の方は、下記【個人情報の取り扱いについて】をお読み頂き同意の上、申込ボタンから必要事項を記入してお申し込み下さい。

【個人情報の取り扱いについて】

情報処理学会関西支部は、情報処理学会プライバシーポリシーに基づき個人情報の適正な取り扱いに努めております。
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申込締切 定員に達し次第終了
注意事項 申込完了メールにて、当日使用いたしますZOOMのURLを配布いたします。メールは当日まで保管していただきますよう、よろしくお願い申し上げます。
問合せ先

【一般社団法人情報処理学会関西支部 事務局】
担当/宮原 (sun-Q株式会社内)

TEL:06-6567-9739 FAX:06-6567-9939
※受付時間:事務局休業日(土日祝)を除く10時~17時まで
E-mail:jimu@kansai.ipsj.or.jp

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