第71回人工知能セミナー(2016.6.30) 「Deep Learning技術の仕組みと自然言語処理への応用」



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「Deep Learning技術の仕組みと自然言語処理への応用」は、
定員に達しましたので、申込受付を終了いたしました。
多数のご参加お申込みありがとうございます。
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主催: (社)人工知能学会
日時: 2016年6月30日(木) 13:00-17:00
会場: 神奈川県横浜市港北区日吉4-1-1
慶應義塾大学 日吉キャンパス 来往舎 シンポジウムスペース
照会先: account@ai-gakkai.or.jp
定員: 100名
参加費: 正・賛助会員 6,000円
非会員 10,000円
学生会員 2,000円
学生非会員 3,000円

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本セミナーでは,講演者の方が使用する資料を当日CDなどの外部記憶媒体で回し,
各自ご持参いただいたPCにコピーしていただけるようにいたします.
資料を希望される方は,PCをご持参ください.
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概要

Deep Learning技術は,画像認識・音声認識分野等において盛んに研究がなされており,飛躍的な性能改善が報告されております.自然言語処理分野でもDeep Learning技術を用いた研究が報告されておりますが,画像・音声分野と比べて十分に普及しているとはいえない状況です.本セミナーでは,Deep Learning及び自然言語処理に関する最先端の研究や開発を行っている著名な方々から,Deep Learningの仕組みや言語処理分野への応用例を紹介していただきます.Deep Learningを言語処理分野へ応用する際の課題などについて講演いただける良い機会となっております.人工知能学会員か否かに関わらず,Deep Learningや自然言語処理に興味のある方はどなたでもご参加いただけますので,皆様奮ってご応募下さい.

プログラム

13:00 – 13:05 開会のご挨拶


13:05 – 14:50 「Deep Learning技術の仕組み」

中山浩太郎(東京大学 大学院工学系研究科 特任講師)

概要:
Deep Learning技術は画像処理の分野を中心に目覚ましい発展を遂げたが,単なる画像の分類問題だけでなく,Deep Dream,DQN,AlphaGo,自動運転,自動翻訳などの各種アプリケーションが登場し,その応用範囲の広さにも注目が集まっている.本講演では,Deep Learningの概要と,バリエーションを俯瞰した上で,その内部構造などについて主に実装面から解説する.


14:50 – 15:05 休憩


15:05 – 16:00 「深層ニューラルネットワークによる知識の自動獲得や推論」

岡崎直観(東北大学 大学院情報科学研究科 システム情報科学専攻 准教授)

概要:
自然言語処理の未解決問題のひとつに,人間が持つ常識的知識の利活用がある.本セミナーでは,この問題に深層学習やニューラルネットワークを応用し,テキストから知識ベースを自動構築する研究や,知識ベースに収録されていない事例を自動的に推論する研究,自然言語で書かれた質問文に対して知識ベースに問い合わせて質問に答える研究などを紹介する.


16:00 – 16:55 「深層ニューラルネットワークを用いた日本語処理」

小町守(首都大学東京 システムデザイン学部 准教授)

概要:
自然言語処理分野における深層学習は,word2vec に代表される表現学習と,RNNのように系列データや木構造を持ったデータに対する深層ニューラルネットワークを用いた構造の学習に大別されます.本セミナーでは後者の概要を説明し,評価極性分類や機械翻訳,単語分割などいくつかの応用例についてご紹介します.


16:55 – 17:00 閉会のご挨拶


第71回人工知能セミナー 参加申し込み

人工知能学会にご入会されますと様々な割引や特典を受けられます。
本セミナーにも会員には割引が適用されますので、 未加入の方は、この機会にぜひ本学会のご入会をご検討ください。
入会案内のページ

振込口座
郵便振替口座 00150-6-193586 人工知能学会
銀行口座 みずほ銀行 飯田橋支店普通-1668449 人工知能学会
人工知能セミナー参加費
正会員・賛助会員 学生会員 学生非会員 非会員
6,000円 2,000円 3,000円 10,000円

「第71回人工知能セミナー」オンライン申込フォーム


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多数のご参加お申込みありがとうございます。
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