【参加募集】第102回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI),2016/12/12~13 博多


2016年8月7-8日に北海道大学で開催される人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)のプログラムが決定しましたのでご連絡させて頂きます.
多くの皆様のご参加をお待ちしております.

人工知能学会 第102回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)
開催日:2016年12月12日(月),13日(火)
開催場所:JR博多シティ会議室3
招待講演:鹿島 久嗣(京都大学)馬見塚 拓 (京都大学)

参考: 人工知能学会 人工知能基本問題研究会 (旧:人工知能基礎論研究会)
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/~sigfpai/

—以下プログラム—
人工知能学会 第102回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)

主査 河原吉伸
幹事 瀧川一学,石畠正和,西郷浩人,宋剛秀,田部井靖生
担当幹事 西郷浩人

■開催日
12月12日(月),13日(火)

■開催場所
JR博多シティ会議室3
〒福岡県 福岡市 博多区 博多駅中央街1番1号 JR博多シティ9F

■発表申し込み期限
11/21(月)(締め切りました)

■原稿提出期限
11/28(月)(締め切りました)

■特集テーマ
「深化する機械学習手法とその適用分野」および一般

■開催趣旨
昨今の人工知能ブームにより機械学習やデータマイニング会議への参加者は増加し, また世間一般の関心も高まっている.
その背景には, 人工知能が未知の重要な問題を解くための鍵なのではないかという期待がある.
実際に, その応用先は自動運転車の開発や新薬•新材料の発見, クイズ・囲碁において人間の知を集約するに至るまで枚挙に暇がない.
そしてこの事実は, 機械学習•人工知能が既に情報社会の基盤となっていることを示すものである.
多岐にわたっている機械学習の基礎と応用の専門家の広範な知識や問題を共有し理解を深める為に, 今回の研究会では基礎から応用まで広く演題を募集する.

■招待講演
講演1: 鹿島 久嗣 氏(京都大学)
講演タイトル:ヒューマンコンピュテーションとデータ解析
講演概要:ヒューマンコンピュテーションは、今の人工知能技術では困難な課題を、人間の力を借りて解決するという考え方であり、人工知能研究の新たな方向性として注目されている。
本講演では、クラウドソーシングによるデータ解析プロセスの実行などを中心に、ヒューマンコンピュテーションの考え方とその応用について紹介する。

講演2: 馬見塚 拓 氏 (京都大学)
講演タイトル:機械学習・データマイニング技術/応用の過去・現在そして未来
講演概要:近年隆盛のデータ科学、中でも機械学習及びデータマイニングを指す言葉として、「データ駆動型」という枕詞が頻用される。
そもそもデータは応用から生まれるものであり、データ駆動型とはすなわち応用ニーズに応じ、あるいは応用に動機を得た機械学習やマイニングの技術の創出を指すと考えられる。
本講演では、過去から現在、現在から未来の2つに分けて話題を提供する。
前者は、機械学習あるいはデータマイニングのコミュニティが生まれた各々1980年代と1990年代以前より、応用ニーズから技術開発が進み、現在機械学習とみなされている技術が存在する。
そのような技術の一例として、隠れマルコフモデル(及びマルコフ確率場)に着目し、応用に動機づけられた発展と機械学習コミュニティとの関わり等の歴史を概観したい。
後者は、現在、演者が関わっている、いくつかの応用、特にビジネス、バイオメディカル、植物育種等のニーズ(及び現在技術)を紹介したい。

■ 参加費:
当研究会の聴講は無料です.
研究会資料は発表の有無に関わらず1500円(学生会員無料)です.

■ 懇親会:
12月12日(月)研究会後(参加希望者は事前に担当幹事までお知らせ頂けると助かります.)

■ プログラム:
[ 12月12日(月) (13:15-17:30) ]
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セッション1 (13:15-14:45)
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反復特徴選択を用いた塩基配列の解析
○嶋村 翔, 平田 耕一 (九州工業大学)

制約付き強化学習におけるPAC的な評価基準について
○渡部 崇, 櫻川 貴司(京都大学)

文字レベル深層学習によるテキスト分類と転移学習
○佐藤 挙斗,折原 良平,清 雄一,田原 康之,大須賀 昭彦(電気通信大学)

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招待講演1 (15:00-16:00)
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機械学習・データマイニング技術/応用の過去・現在そして未来
馬見塚 拓 (京都大学)

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セッション2 (16:15-17:45)
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Dominated Action Sequence Pruning for Online Black-box Planning
○Yuu Jinnai and Alex Fukunaga(The University of Tokyo)

Reasoning about Changes in Naive Bayes Classifiers due to Parameter Changes by Converting to OBDDs
○Hei Chan(Nationail Insitutite of Informatics)

アイテム集合列挙に基づく最適な順序付き決定木の高速発見
長部 和仁(北海道大学), 宇野 毅明(Nationail Institute of Informatics), ○有村 博紀(北海道大学)

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懇親会 (18:30-)
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[ 12月13日(火) (9:30-12:00) ]
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招待講演2 (9:30-10:30)
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ヒューマンコンピュテーションとデータ解析
鹿島 久嗣(京都大学)

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セッション3 (10:45-11:45)
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比較バンディットを用いたクラウドソーシングにおける品質・コストトレードオフの自動調整
○石畠 正和(北海道大学),小宮山 純平(東京大学),馬場 雪乃(京都大学)

クープマン解析のための再生カーネルを用いた動的モード分解
○河原 吉伸(阪大/理研)

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閉会 (11:45-12:00)
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■発表申込先
担当幹事まで
sig-fpai@sanken.osaka-u.ac.jp

■人工知能学会の研究会資料(第一種)の扱いについて(2015年度より)

2015年4月以降に人工知能学会第一種研究会に投稿された研究会資料は
紙冊子に掲載されると同時に,学会事務局で資料ID(※1)を付与した上で
学会文献提供サイト「AI書庫」(https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/ )上のPDF
ファイルとして閲覧可能となります.

発行日(※2)から一年間は,一本あたり(非会員 600円+消費税,学会員 300
円+消費税,登録会員 0円)にて販売します.一年間の保留期間(エンバーゴ)後 は無料購読できるようになりオンライン公開されます.

なおAI書庫上のデータには,標準的な識別子(番号)は付与されませんが,一般的 な検索エンジンや国立情報学研究所が提供するCiNiiなどから容易に検索できる ようになります.

(※1)研究会資料ID付与規則の変更(2015年度より)

 研究会資料ID(論文ID)の付与ルールを下記のように統一しました.
  資料ID: [研究会名略称]-[巻(3桁)]-[号(2桁)] 例:SIG-SWO-021-03
  巻: 研究会の通算の開催回数 例:21
  号: 特定の回での論文の発表順 例:3
  頁: 研究会毎に以下の何れかのポリシーで付与する.
 A) 各回でページナンバリングしている場合は,そのページ情報を使用
 B) そうでない場合には、発表毎に「pp. 1-論文のページ分量」

(※2)紙媒体の奥付に記載された発行日

—プログラムここまで—