2016.08.19

実践的人工知能入門
 ディープラーニングの社会実装を目指して

各位

 今般、ひびきのAI社会実装研究会では下記のセミナーをご案内いたします。参加ご希望の方は以下宛先まで お申し込みをお願い致します。

 ひびきのAI社会実装研究会 事務局

------------------------------------------------------------------

日程: 9月28日(水) 13:00-16:10 (16:30-18:00 懇親会)

場所: 北九州学研都市 技術開発交流センター1F 中会議室
※場所が学術情報センター 遠隔講義室1に変更になりました。
〒808-0135北九州市若松区ひびきの1番3号
会場及び駐車場のご案内

主催: ひびきのAI社会実装研究会
http://car-el.ksrp.or.jp/hibiki-ai/index.html

協力: 公益財団法人 北九州産業学術推進機構 (FAIS)
http://www.ksrp.or.jp/fais/

参加費: 無料、事前申し込みを先着順で受け付けます。(懇親会無料)

受講対象者:人工知能技術および関連技術に関連する学生、研究者、技術者ほか

■プログラム
講演司会:永原正章(北九州市立大学)
13:00-14:00
 1.ホームロボットにおけるディープラーニングによる物体認識
 講演者:田向 権 (九州工業大学)
14:00-14:10
 休憩
14:10-15:10
 2.MATLABによる深層学習
 講演者:太田 英司 (MathWorks Japan)
15:10-16:10
 3.ディープラーニングも簡単活用、マイクロソフトのクラウドを使ったAI実践法
 講演者:中田 寿穂 (日本マイクロソフト株式会社)
16:30-18:00
 懇親会(ソフトドリンクと軽いスナックを用意します。)

■講演詳細
1.ホームロボットにおけるディープラーニングによる物体認識
 講演者:田向 権 (九州工業大学)
人工知能の社会実装において有力なアプリケーションとして期待されているホームロボットについて,RoboCup@Homeリーグ向けに開発している実際のロボットを紹介すると共に,ロボットの物体認識で用いているDeep Convolutional Neural Networks,GoogLeNet,転移学習について解説を行います。
2.MATLABによる深層学習
 講演者:太田 英司 (MathWorks Japan)
 近年大きな脚光を浴びている深層学習(ディープラーニング)について紹介します。主なトピックは次の通りです。
 ・積層自己符号化器(Stacked Autoencoders)
 ・畳み込みニューラルネット(Convolutional Neural Network)
 ・転移学習による学習の効率化
 積層自己符号化器(Stacked Autoencoders)を使った例題では深層学習でよく用いられる事前学習の仕組みについて紹介します。また、畳み込みニューラルネットを使った例題では画像認識を中心に簡単な例題を紹介します。
3.ディープラーニングも簡単活用、マイクロソフトのクラウドを使ったAI実践法
 講演者:中田 寿穂 (日本マイクロソフト株式会社)
 マイクロソフトでは、無償で利用可能なディープラーニング(深層学習)ツールキット CNTK から クラウド上で利用できる機械学習プラットフォーム Azure Machine Learning、コーディングなしで利用できる Cognitive Service など機械学習、深層学習のための様々なソリューションを用意しています。本セッションでは、こちらのソリューションの概要を紹介します。また、MATLABとAzureを併用した利用形態についても説明します。

■参加申し込み方法
 申込みフォームへ
 または、氏名、所属、メールアドレス、懇親会参加の有無を記載したメールを下記宛に9月26日(月)までにお送りください。
先着順で会場定員となり次第〆切とする予定です。
(公財)北九州産業学術推進機構 自動車技術センター 渡邊・和田 行
Email: car@ksrp.or.jp  
=================================
実践的人工知能入門 ディープラーニングの社会実装を目指して
に参加申し込みします。
お名前:
ご所属:
Emailアドレス:
懇親会参加:有/無
=================================