イベント中止と参加費払い戻しに関するお知らせ
新型コロナウイルス感染症に関わる諸般の事情により、開催を中止といたします。
すでにお支払いいただいた参加費に関しては、全額払い戻します。
払い戻し手続きは、既にお支払い済みの方にメールにてお知らせ致します。
注：
- 今後のイベント開催に関しては、状況を見つつ再検討し、詳細が決定しだい再度アナウンスいたします。
- ただし、現状では、先の状況は見通せないため、延期等による再実施をお約束することはできません。
- なお、再実施時の参加申し込みには、参加費の振込に、再び手数料をご負担いただく点をご了承ください。
- 作成済みの講演資料は、貴重なコンテンツとして、何らかの形でご希望のみなさんに届けられるよう検討します。
以上
| 主催： | (一社)人工知能学会 |
|---|---|
| 第一回（大阪） 日時： 場所： | 2020年3月13日(金) 13:30-17:30 〒530-0005 大阪府大阪市北区中之島4-3-53 大阪大学中之島センター講義室304号室 |
| 第二回（東京） 日時： 場所： | 2020年3月14日(土) 13:30-17:30 〒185-8601 東京都国分寺市東恋ヶ窪一丁目280番地 日立馬場記念ホール https://www.hitachi.co.jp/rd/about/location/crl/index.html 北門は閉まっていますので、正門より入場下さい。なお、入退場に必要なQRコードを送付するために、登録いただいた所属、氏名、メールアドレスを日立製作所に提供いたしますので、ご承知おきください。 |
| 参加費： | 正会員・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 |
| 定員： | 大阪 100名 ／ 東京 300名 |
| 照会先： | account[a]ai-gakkai.or.jp |
全体概要
人工知能に関する最新の研究開発動向をお届けすべく、人工知能学会 企画委員会では、AIトップカンファレンス報告会を継続的に開催してきました。昨年3月にはNeurIPS 2018に派遣したレポータ等により報告会を開催し、270名もの参加を得て、大変に好評でした。
今回は、13,000人もの参加のあった、NeurIPS 2019 (Thirty-third Conference on Neural Information Processing Systems、2019年12月8日 – 14日、バンクーバー) に4名のレポータを派遣しました。最先端のAIトレンドをサーベイしてもらい、1日でAIトップカンファレンスの研究開発動向を把握していただく狙いです。本セミナーには人工知能学会員で無くともご参加いただけます。どうぞ奮って参加お申し込みください。
プログラム（暫定）
[25分] NeurIPS概要・今年の傾向
大北 剛 (九州工業大学＆理研AIP)、長沼 大樹 (東京工業大学)、升山 義紀 (早稲田大学)、丹羽 彩奈（東京工業大学）
概要：
NeurIPSは機械学習のトップ会議の一つで、主会議の周辺でも興味深い議論が行なわれた。この総括では、チュートリアル、招待講演、ワークショップ、EXPOで発表された機械学習的に興味深いと思われる内容を掻い摘んで手短にレポートする。フォーマットや統計といった容易に手に入る情報は最小限に押さえ(インターネットで各自確認頂きたい)、 機械学習の研究開発に関わる内容を重点的に報告する。
[45分] 深層生成モデルおよび自己教師あり学習の最新動向
升山 義紀 (早稲田大学)
概要：
本発表では、教師ラベルを必要とせずにデータからその潜在的な特徴を学習する１）深層生成モデル、２）自己教師あり学習のNeurIPS 2019における動向について、応用にも触れながら報告する。特に、生成モデルでは可逆なDNNを用いたFlowへの関心が高まっており、自己教師あり学習では時系列信号や三次元データなど、より複雑なデータへの適用が進みつつある。この潮流に関連する論文を中心に紹介する。
[10分] 休憩
[45分] NeurIPS 2019における深層学習の理論の動向
長沼 大樹 (東京工業大学)
概要：
深層学習はその性能の高さから近年多くの応用分野に取り入れられている。一方で、汎化性能や学習理論に関する理解に関して、特にOver-ParameterizedなDNNなどの状況は既存の理論では説明できない点が多くあり、NeurIPS 2019においてこれらの乖離を埋めるための研究が数多く発表された。また、深層学習を用いた応用においては Adversarial Exampleに代表される問題を始めとして、深層学習における新たな問題とその解決手法に関する報告が注目を集めた。本発表では上記２つのトピックを中心に深層学習の理論に対する近年の研究動向を概説する。
[45分] NeurIPS 2019における自然言語処理
丹羽 彩奈（東京工業大学）
概要：
深層学習に基づく自然言語処理の研究は急速な発展を遂げている。近年では、大規模なコーパスにおける事前学習により汎用的な言語知識を獲得し、個別タスクに応用するモデルや、翻訳や要約などの文生成問題における出力制御などに注目が集まっており、NeurIPS 2019でも多くの重要な手法が提案された。本発表では、その中から特に興味深いものを厳選し、最新の研究動向を俯瞰する。
[15分] 休憩
[55分] NeurIPS2019の注目論文40本 (受賞論文含む)
大北 剛 (九州工業大学＆理研AIP)
概要：
NeurIPS 2019での受賞論文を含む40本の注目論文を一気に紹介する。以下にキーワードを列挙する。
- 深層アーキテクチャ：ベゾフIPM損失での密度推定/ゼロショット知識転移/シンプレックスのRNN(スポラディック時系列)/可逆Resnet/ニューラル状態マシン/XLNet/HollowNet微分作用素/深層平衡モデル
- 表現：ハイパボリック埋込/自己教師ありシーン表現/ワード埋込の圧縮
- アテンション機構：エピポーラ/2ストリーム
- 構造データ：ヘテロジニアスグラフ学習/Nグラムグラフ
- 最適化：確率近接ランジュバン/エリア凸性/SVRG応用
- 畳込：点ボクセル畳込/スパース盲目デコンボリューション/スーパー解像度の内部GANカーネル推定
- 説明可能AI：ProtoPNet/エージェント埋込/最急降下分割
- 機械学習：公正配慮型決定的分類器
- 因果：反事実的関係のサンプル分割/反事実リグレット最小化/条件つき因果効果同定/敵対的NNを用いた条件つき独立牲検定/模倣学習での因果混乱
- 異常検知：部分同定
- キャリブレーション：スケールビニング
など（最終的に若干の変更が加わる可能性あり）
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参加者には、講演で使用する資料を、学会ホームページを介して事前にダウンロードできるようにします。
会場での資料配布はありませんので、PC等にダウンロードして持参するか、印刷してお持ちください。
なお調整中ではありますが、会場の各机には電源を用意できない可能性が高いです。PC等のバッテリー容量にご注意ください。
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第78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 一般社団法人人工知能学会 |
| 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78回人工知能セミナー」オンライン申込フォーム
大阪と東京、２会場での開催になりますので、お間違えのない様お願いいたします。
大阪会場（2020.3.13）へのお申込フォームはこちら
東京会場（2020.3.14）へのお申込フォームはこちら
参加お申し込みいただけますと、参加証と請求書がご登録のメールアドレス宛に送付されます。