Deep Learning Tokyo 2016 in東京

2016/2/25 20:04 追加

イベント概要
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Deep Learningに携わる実務者の方々、日頃からCaffeやChainerなどを活用しバリバリと研究・開発している研究者・学生・エンジニアの方々が最先端の技術情報を共有する場になれば、ということでヤフーのミッドタウン本社を会場に半日のセミナーを開催致します。
Caffeの開発元として有名なBerkeley Vision Learning Center（BVLC）のメンバーの来日にあわせ、国内からも業界をリードする方々に参画いただき最新のトピックを共有いただきます。
三連休の最中ですが、稀有な機会ですので是非ご参加下さい。

なお、講演は英語または日本語、プレゼン資料は英語となります。同時通訳はつきませんのでご了承下さい。

日時・場所
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日時：2016年3月20（日）13:20〜19:00（※受付は12:50より開始）
場所：東京ミッドタウン・タワー ヤフー本社 11Fセミナールーム
住所 ：〒107-0052 東京都港区赤坂9-7-1 http://www.tokyo-midtown.com/jp/access/
最寄駅 ：東京メトロ日比谷線／都営大江戸線「六本木」駅徒歩3分 /東京メトロ千代田線「乃木坂」駅 徒歩5分
受付：1F 正面入り口左手エスカレーターより2F 弊社受付へお越しください。その際スマホにこちらで発行されたQRコードを表示してお持ちいただくと受付がスムーズになります。（画面を印刷してお持ちいただいても結構です）
費用：無料

タイムテーブル（予定）
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13:20- Opening (Yahoo! JAPAN)
13:30- BVLC Session
15:00- -- COFFEE BREAK --
15:20- Deep Learning use case in Yahoo! JAPAN #1
15:40- Talk by Prof. Harada
16:30- -- BREAK --
16:40- Deep Learning use case in Yahoo! JAPAN #2
17:00- Talk by PFI/PFN
17:50- -- Pizza time --

講演詳細
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BVLC Session

- Overview
Presenter: Prof. Trevor Darrell

- Research talks
Presenter: Forrest Iandola and Judy Hoffman

- “CAFFE Future Directions” PANEL
Panelists: Shelhamer Evan, Jeff Donahue, and Jonathan Leonard Long
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Presenter: Prof. Tatsuya Harada (The University of Tokyo)
Title: Machine Intelligence for Visual Recognition
Abstract: In this talk, firstly, we introduce a brand-new machine learning and distributed computing framework using JavaScript. Using JavaScript, various machine learning algorithms including deep learning can be run in widely diverse environments without installing specific softwares nor modifying source codes. We also consider the intrinsic problems of learning the large-amount of multi-labeled data and propose some ideas to solve those problems. Moreover, we present some applications of visual recognition, such as the activity recognition in the wild using wearable cameras.

講演者：原田達也先生（東京大学）
タイトル：画像理解のための機械知能
概要：本講演では，はじめに，特別なソフトウェアがインストール不要であり，かつ，計算機アーキテクチャに非依存で，分散計算可能な，深層学習も含む機械学習プラットフォームを紹介する．また，膨大なマルチラベルデータを機械学習を用いて処理する際に生じる根本的な問題と，その解決方法について考える．さらに，雑多な環境下におけるウェアラブルカメラからの動作認識などの画像認識の応用例などの取り組みも紹介する．
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Presenter: Seiya Tokui (Preferred Networks, Inc.)
Title: Overview of Chainer and Its Features
Abstract: Chainer is an open-source framework for deep learning.
Compared to other frameworks, computational graphs are constructed dynamically on run time, which makes its flexibility and debuggability. I will give an brief overview of Chainer, its design concept, and its features.

講演者：得居誠也 (株式会社Preferred Networks)
タイトル：「Chainerの概要と機能紹介」
概要：Chainerはオープンソースの深層学習フレームワークである。他のフレームワークと比べてより動的に計算グラフを構築し、高い柔軟性とデバッグの容易さが特徴である。本講演では、Chainerの概要とコンセプト、それに搭載されている機能を簡単に紹介する。
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Presenter: Daisuke Okanohara
Title: Deep Learning in real world: Automobile, Robotics, Bio Science
Abstract: I will give several use cases of deep learning technologies in automobile, industrial robotics, and bio science, and discuss future directions of deep learning researches.

講演者：岡野原大輔
タイトル：実世界におけるディープラーニング：自動車，ロボット，バイオヘルスケア
概要：本講演では，弊社の取り組みとして，自動車，産業用ロボット，バイオヘルスケアにおいてディープラーニングがどのように利用されているのかについて紹介し，今後のディープラーニングの研究の方向性について述べる．
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Deep Learning use case in Yahoo! JAPAN #1

Presenter: Naoaki Yamashita
Title: Light roasted use of Caffe in Yahoo! JAPAN
Abstract: We use Caffe widely for the challenges which improve the services of Yahoo! JAPAN with the images.
In this talk we will introduce a few use cases of Caffe without massive and/or complex training dataset.

講演者：山下直晃（ヤフー株式会社）
タイトル：Yahoo! JAPANでのCaffeの利用事例
概要：Yahoo! JAPANでは画像を伴うサービスの改善の試みにCaffeが使われている。ここでは複雑な学習データセットを伴わないCaffeの利用事例を紹介する。
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Deep Learning use case in Yahoo! JAPAN #2

Presenter: Shumpei Okura
Title: Deep Learning for News Recommendation
Abstract: I will give overview of the news recommendation in front page of Yahoo! JAPAN. We use deep learning for some parts of it. I will introduce the efforts and challenges for them.

講演者：大倉俊平（ヤフー株式会社）
タイトル：ニュースレコメンドにおけるDeepLearningの応用
概要：Yahoo! JAPANのトップページにおけるニュースレコメンドの概要について述べる。その一部ではDeepLearningを利用しており、それらの取り組みと課題について紹介する。
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