「Deep Learning×画像解析」ライトニングトークイベント by LP-tech

2017/02/28(火)19:30 〜 21:30 開催

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ライトニングトーク, 機械学習

イベント内容

◆「Deep Learning×画像解析」ライトニングトークイベント by LP-tech

＜概要＞

弊社画像解析技術に特化した情報を発信している専門サイト「LP-tech （https://lp-tech.net/ ）」が、Deep Learning×画像解析に関するLT(ライトニングトーク)イベントを開催いたします。

本イベントでは通常のご参加に加え、ライトニングトーク登壇枠も募集しております。

ご興味ある方は是非、ご応募ください！

＜タイムテーブル＞

時間	テーマ
19:30	自己紹介（弊社社員・ご参加者）
19:40	エルピクセル株式会社代表取締役島原佑基オープニングトーク「LP-techについて」
19:50	LP-tech編集長三好裕之「画像のクラスタリング問題におけるDeepLearningの活用」
20:00	LP-techライター望月優輝「DeepLearningの画像定量への応用」
20:10	柏崎広美「実際の研究で使えるDeepLearning×画像解析技術の紹介」
20:20	LT応募登壇枠#1 @Deep Zeon様「最新R-CNNの動向について」
20:30	LT応募登壇枠#2 ＠masa_s様「Deep Learing×画像生成について」
20:40	LT応募登壇枠#3 @argon様「Deep Medicによる医療画像解析について」
20:50	懇親会（※参加費：1000円現地払い）
21:30	終了

※懇親会では軽食・ドリンクが出ます。

※ご参加者は、プロフィール等の情報をもとに審査させて頂きます。

＜登壇者情報＞

・エルピクセル株式会社代表取締役島原佑基

東京大学大学院修士(生命科学)。大学ではMITで行われる合成生物学の大会iGEMに出場(銅賞)。研究テーマは人工光合成、のちに細胞小器官の画像解析とシミュレーション。グリー(株)に入社し、事業戦略本部、のちに人事戦略部門に従事。KLab(株)では海外事業開発部にて米・アジア各社との業務提携契約を締結。2014年3月にエルピクセル(株)創業。「始動 Next Innovator 2015(経済産業省)」シリコンバレー派遣選抜メンバー。

・LP-tech編集長三好裕之

東京大学工学部計数工学科４年。前期の研究室では逆問題の研究に従事。現在は機械学習の数学理論の勉強、juliaによるニューラルネットワークの実装を行っている。勉強したことをもとにLP-techの記事を投稿している。

・LP-techライター望月優輝

九州大学理学部生物学科にて細胞生物学の研究室に所属。生きた細胞を顕微鏡で撮影し、OpenCVを用いたプログラムにより画像解析を行っている。他にもドローンを用いたカニの調査を高校のときから続けている。動画解析により移動を抽出し、遺伝的プログラミングを自作の機械学習プログラムにより実装、データを元に個体間相互作用パターンを解析したりしている。

・柏崎広美

ライフサイエンス領域の研究員。専門はBioinformatics、神経ウイルス学、神経病理学で現在は動物実験、免疫組織化学、細胞培養実験業務に携わっている。大学院修了後、民間企業（技術者・研究者の人材派遣会社）に勤務。ImageJやDeep Learningを利用した客観的な標的マーカーの定量化方法を構築することを目標に研究に取り組む。資格；遺伝子分析科学認定士。2級実験動物技術者。

＜参加費＞

無料（懇親会費：1000円現地払い）

＜日時・場所＞

2017/2/28(木)

◆19:30〜20:50　講演会（無料）

〒113-0033 東京都文京区本郷7-3-1 東京大学伊藤国際学術研究センター地下1階ギャラリー1

http://www.u-tokyo.ac.jp/ext01/iirc/access.html

◆20:50〜21:30　懇親会（参加費：1000円現地払い）

〒 113-0033 東京都文京区本郷7-3-1 東京大学アントレプレナープラザエルピクセル株式会社1階会議室 GoogleMap：https://goo.gl/3YrGhJ /構内図：http://goo.gl/87UwLI

<持ち物>

名刺2枚

◆LP-techとは

LP-techとは、ライフサイエンスx画像解析メディアとして主に画像解析技術に特化した情報を発信している専門サイトです。ライフサイエンス分野では、研究のビックデータ化により、画像処理・解析技術は重要な役割を果たすようになりつつあります。しかし、まだまだライフサイエンス分野では、画像処理・画像解析に関する知識・意識が不足しています。これらを解消するために、LP-techを通じて研究者に有用な情報を紹介しつつ閉鎖的な研究環境をオープンにし、教育機関が大幅に不足しているライフサイエンス領域の画像処理・解析技術の向上を目指しています。

URL：http://lp-tech.net/