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【オンライン】2021年度第2回定例研究会

  • テーマ 「人工知能・データサイエンス」

  • 日時 2021年7月16日(金)午後2時より

  • 場所 オンライン開催(詳細はメールでご連絡します)⇒事務局(e-mail:iaip@adcom-media.co.jp)

  • 今回の企画意図  一部の大学では、データサイエンスは全ての学生の履修が必須となり、人工知能・データサイエンスは学 ぶのみならず、日々【使いこなす】時期が始まりつつあります。本研究会では、データサイエンス教育への 取り組みに関するご講演や、最新の研究動向についてのご講演、昨年度のViEW、DIAにて受賞された 内容に関する発表を予定しております。

  • 【オンライン】講演(14:00~15:00)
    「すべての学術を結ぶデータサイエンス教育を目指して」
    九州大学 大学院システム情報科学研究院 内田 誠一 先生

     [講演概要] あらゆる学術分野でデータ解析による定量的評価が必要となっている。本講演ではデータサイエンス教育に関する、 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムと九州大学の活動を紹介する。

  • 【オンライン】コーヒ-ブレイク(15:00~15:10)

  • 【オンライン】講演(15:10~16:00)
    「人間の生産性向上のための計測・AI技術開発」
    産業技術総合研究所 人工知能研究センター 鈴木 亮太 氏

     [講演概要] 少子高齢化・ポストコロナ社会においては人間の生産性向上が喫緊の課題である。この解決のために行ってき た現実に適用可能な人間・環境の計測,AI認識技術の開発の取り組みについて紹介する。

  • 【オンライン】コーヒ-ブレイク(16:00~16:10)

  • 【オンライン】研究発表(16:10~16:25)
    「Active Learningにおける不確実性サンプル選択によるアノテーション効率化」
    慶應義塾大学 理工学研究科 総合デザイン専攻 川野 恭史 氏

     [研究発表概要] 不確実性の高いサンプルからアノテーションすることで従来のActive Learning手法よりも高い精度を得ることが でき、実行時間を最大約10分の1に短縮することに成功した。

  • 【オンライン】研究発表(16:25~16:40)
    「自然の形成原理に基づく3D姿勢ラベル付き多視点画像自動生成」
    東京電機大学 未来科学研究科 ロボット・メカトロニクス学専攻 山田 亮佑 氏

     [研究発表概要] 本研究では、自然の形成原理であるフラクタル幾何学に基づき多視点画像によるMulti-view Fractal DataBase (MV-FractalDB)を自動構築する。MV-FractalDB事前学習は、Multi-viewベース認識手法においてスクラッチ 学習と比較して大幅に性能向上した。

  • 報告(16:40~16:50)
    「DIA2021開催報告」
    富山大学 寺林 賢司 実行委員長
    熊本大学 戸田 真志 プログラム委員長
  • 報告(16:50~17:00)
    「QCAV2021開催報告」
    徳島大学 寺田 賢治 実行委員長
    東京電機大学 中村 明生 プログラム委員長

過去の開催履歴

2020年度定例研究会バックナンバー
 第1回:2021年5月21日(金)

2020年度定例研究会バックナンバー
 第1回:2020年5月15日(金)
 第2回:2020年7月17日(金)
 第3回:2020年9月18日(金)
 第4回:2020年11月13日(金)
 第5回:2021年1月22日(金)

2019年度定例研究会バックナンバー
 第1回:2019年5月24日(金)
 第2回:2019年7月12日(金)
 第3回:2019年9月13日(金)
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 第5回:2020年1月10日(金)

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 第4回:2019年1月11日(金)

2017年度定例研究会バックナンバー
 第1回:2017年5月19日(金)
 第2回:2017年7月14日(金)
 第3回:2017年9月29日(金)
 第4回:2017年11月10日(金)
 第5回:2018年1月12日(金)

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 第5回:2014年1月17日(金)

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 第2回:2007年9月21日(金)
 第3回:2007年11月16日(金)
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