05月24日(Wed) 13:50～15:30 A会場(ウインクあいち-2F 大ホール)
深層学習が、ＩｏＴ、ビッグデータの可能性に多彩な光を当てています。本セッションでは、深層学習の更なる普及加速に向けて、深層学習を簡単に使いこなした具体例、深層学習の学習済モデルの再利用など、モデルが開くビジネスの未来、そして、深層学習をより早く、安価に利用できる最新のインフラ事情など、深層学習の最新の動きについて、各界のリーダからご紹介します。
AGENDA：
オープニング：産業技術総合研究所 情報・人間工学領域 人工知能研究センター 副センター長 麻生英樹
講演
１．「Deep Learningの活用のための学習工場の構想」
松尾豊氏（東京大学）
Deep Learningは今後、製造業をはじめとする多くの産業に大きな影響を与えると考えられる。眼をもった機械という新しいカテゴリの製品群が今後、さまざまな産業領域で作られることになるが、それを国内で早期に実現していくためには、眼の部分を作るための工場、「学習工場」を作る必要がある。本講演では、こうした構想の概要と、実現するための方法について述べる。
２．「ディープラーニングアプリの可能性～自動着色アプリPaintsChainer開発の経験から」
米辻泰山氏（プリファードネットワークス）
研究分野で進歩の著しいディープラーニングだが、応用アプリケーションの持つ潜在力が高まってきている。
PaintsChainerは生成モデルを利用したwebサービスであり、インプット/アウトプットがほぼそのままニューラルネットワークに直結されている。構造的に非常にシンプルでありながら、多くのユーザに高い評価を得ることができた。
ディープラーニングを使って既存のアプリケーションの一部を置き換えるだけでなく、単体の新しいアプリケーションとしての可能性にも期待したい。
３．「深層学習を支えるP2P分散学習ネットワーク構想」
清水亮氏 （株式会社UEI）
（概要：TBD）
４．「人工知能研究を爆発的に加速するエコシステム構想」
萩島功一氏（産業技術総合研究所）
高性能な計算資源、豊富な学習用データセット、多様な学習モデル、これらが自由自在に使え、研究者がオープンに研究成果を発表し合い、お互いの研究成果を活用して、さらに学術研究を加速するような環境。「知の循環」を生み出す人工知能研究のエコシステムを産総研は作ろうとしている。
パネルディスカッション
「Deep Learning の Low Hanging Fruits をどう取るか」
モデレータ
丸山宏（プリファードネットワークス）
パネリスト
松尾豊氏（東京大学）
米辻泰山氏（プリファードネットワークス）
清水亮氏（株式会社UEI）
萩島功一（産業技術総合研究所）
司会：
杉村領一（産業技術総合研究所）