増席【学生対象】最新のML,CV,NLP関連論文読み会(2016年以降歓迎)

2017/06/18(日)13:00 〜 17:00 開催
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イベント内容

目的

本勉強会は、最新のAI、とりわけ機械学習、画像処理、自然言語処理などの技術に関して知見を深め、広げ、研究者同士でのネットワーク醸成を目的とするものです。 最近の人工知能に関する技術の発展は目覚しく、最新技術をキャッチアップし続けるためには、多くの方々との技術的な情報交換がますます重要だと考えます。これからの社会を研究者として担う若手人財の発展を目指し、またAI分野の研究をさらに盛り上げていくべく、多くの学生の方々に参加していただければ幸いです。

テーマ

今回の勉強会のテーマは、「最新技術の論文読み」です。以下のみに限定するものではありませんが、2016年以降の機械学習、画像処理、自然言語処理のトップカンファレンス(NIPS, CVPR, SIGGRAPH, ACLなど)を対象に、ご興味ある論文の内容を発表いただければと思います。 また本勉強会を主催する株式会社ABEJAは、2012年から独自にDeep Learningの研究を重ねて、先日は日本発の企業としては初となる、米国Nvidiaの「GPUベンチャー・プログラム」に採択、および資本提携を開始いたしました。社内の研究者も情報交換に参加いたしますので、当日はどうぞ宜しくお願いいたします。

参加について

参加の形式は、

  • 聴講者枠
  • 発表者枠

の2つがあります。勉強のためには自身で読んで発表するのが一番ですので、奮ってご参加いただければと思います。 connpassにログインいただき、聴講・発表を選択ください。

(今回は若手研究者の発展を目的とするため、学生を優先させていただきます。ご了承ください。)

日時

6/18(日)13:00 - 17:00

12:45より受付を開始します

(勉強会終了後、18:00まで懇親会を予定しております。)

論文リスト(登録順)

発表者 論文タイトル
peisuke PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation (CVPR2017)https://www.slideshare.net/FujimotoKeisuke/point-net
taka_tomo Improved Variational Autoencoders for Text Modeling using Dilated Convolutions (ICML2017) https://www.slideshare.net/TomohiroTakahashi2/vae-text-77196686
aimpast Recurrent Environment Simulator (ICLR2017) https://www.slideshare.net/TomokiMinote/recurrentenvironmentsimulators
mizu_gucci Generalized Correspondence-LDA Models (GC-LDA) for Identifying Functional Regions in the Brain" (NIPS 2016) https://www.slideshare.net/TatsuyaMizuguchi/mlcvnlp-generalized-correspondencelda-models-gclda-for-identifying-functional-regions-in-the-brain
__Nonane__ AGA: Attribute Guided Augmentation (CVPR2017)https://www.slideshare.net/nonane/agacvpr2017
yumatsuoka Y.Wen et al.:A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition. (eccv 2016). https://www.slideshare.net/YumaMatsuoka/centerloss20170618abeja
itomoki430 Learning Important Features Through Propagating Activation Differences (ICML 2017)https://www.slideshare.net/mobile/tomokiitou58/20170618-77040436

開催場所

株式会社ABEJA内、オープンスペース

東京都港区虎ノ門4-1-20 田中山ビル10階

南北線「六本木一丁目駅」より徒歩8分

日比谷線「神谷町駅」より徒歩6分

参加費

無料 (お酒・軽食を用意いたします)

発表について

1人30分以内を目安に8人程度の発表を予定しております。 内容としては、2016年以降の機械学習、画像処理、自然言語処理のトップカンファレンス(NIPS, CVPR, SIGGRAPH, ACLなど)が対象です。 1本の論文を読み込むのが通常のスタイルですが、複数本を纏めるサーベイのような形でも構いません。

無線LANについて

会場で用意いたします。

資料について

当日に、参加者全員が資料を読むことができるように、Slideshareなどへのアップロードを推奨しております。

Slide Share: http://www.slideshare.net/

株式会社ABEJAリサーチャー(発表者)紹介

藤本敬介

1982年生まれ。2005年電気通信大学電気通信学部情報工学科卒業。 2010年同大学大学院情報工学専攻博士課程終了。博士(工学)。同年(株)日立製作所入社。 基礎研究所、中央研究所にて自律ロボット制御、機械学習、コンピュータビジョン、3次元形状処理の研究開発に従事。 2017年株式会社ABEJA入社。主にDeep Learningを用いた画像認識技術の開発に従事。平成26年度関東地方発明表彰受賞。 情報処理学会会員、情報処理学会論文誌編集委員。

高橋智洋

1985年生まれ。2013年京都大学大学院博士後期課程修了。大学院では理論宇宙物理学を専攻する。修了後、NTTデータ数理システムにて数理最適化に関する業務に従事。主に大規模離散最適化に関して、ソフトウェアの開発や個別コンサルティングを行う。数理最適化と並行し機械学習を独学。現在は、株式会社 ABEJA にて深層学習の調査や実装に従事する。博士(理学)。

蓑手智紀

1994年生まれ。東京都出身。10歳からプログラミングを学び始め、2006年にプログラミングコンテストにて小学生最優秀賞を受賞。高専在学時には情報通信を専攻しつつ世界最年少人工衛星開発団体に所属。高専卒業後、豊橋技術科学大学に編入学。学部4年では深層強化学習に関する研究で最優秀卒業研究発表賞を受賞。現在は株式会社ABEJAにて深層学習を中心とした研究・開発に従事。

運営会社について

2012年の設立当初より、国内のAI関連を専門とする大学教員陣との連携や、CVPRやICCVを初めとするトップカンファレンスへの参加を通じて、機械学習やコンピュータビジョンを中心とした研究開発に注力しています。その成果をもとに、先日は、日本法人として初となる、米国NVIDIAとの資本提携を行い、NVIDIAが提供する 「GPU ベンチャー・プログラム」にも採択をいただくことができました。 また、高度に技術を扱うことができる技術者の育成を目的として、社会人向けの機械学習技術セミナーなども開催しております。 https://www.abeja.asia/news/dlseminar/

更に今後の日本国としての技術の発展のために、若い研究者の方々の支援にも注力するために本勉強会を実施いたします。

注意事項

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