システム制御情報学会セミナー2016

データが拓く人工知能

期日
2016年11月16日(水)13:00~17:00
会場
大阪大学中之島センター 7階703講義室(大阪市北区中之島4-3-53)

概要

主催

一般社団法人システム制御情報学会

協賛(予定)

  • 計測自動制御学会
  • 人工知能学会
  • 日本知能情報ファジィ学会
  • 日本神経回路学会
  • 日本シミュレーション学会
  • 情報処理学会
  • 電気学会
  • 日本ロボット学会
  • 日本機械学会
  • 電子情報通信学会
  • 日本感性工学会
  • 日本人間工学会
  • 日本認知科学会
  • ヒューマンインタフェース学会
  • センシング技術応用研究会
  • 進化計算学会
  • IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter (CISJ)
  • IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society Japan Chapter
  • IEEE Control Systems Society Kansai Chapter

趣旨

いくつもの仕事が人工知能にとって代わられるといった未来予測や囲碁におけるアルファ碁の勝利など、人工知能とその関連技術に大きな注目が集まっています。日本でも人工知能関連の研究開発に大きな投資が始まり、専用から汎用へ向かう人工知能の研究・開発が進められています。さて、将棋や囲碁では膨大な量のプロ棋士の棋譜に基づく機械学習がブレイクスルーをもたらしました。また、深層学習に代表される機械学習では、利用可能な大規模なデータに加え計算資源の活用が大きな役割を果たしています。このように、大規模データとハードウエアを含めたデータ処理技術が最前線の人工知能の担い手となっています。

そこで、本セミナーでは、データが拓く人工知能をテーマに第一線で活躍中の3名の講師の方に「機械学習を用いたビッグデータ分析」、「IoT・ビッグデータ時代を見据えた次世代IT基盤」および「これからの AI 研究の Key Stone」のタイトルでご講演いただきます。この分野の研究・開発に携わる方々に今後の方向性を考えていただくまたとない機会となると考えています。多くの方々のご参加を心よりお待ち申し上げます。

定員

60名

聴講料

会員(協賛学協会会員・事業維持会員を含む)
9,000円
非会員
14,000円
学生
2,000円

申し込み

申込締切

2016年11月9日(水)

延長しました:11月14日(月)17時

申込方法

申込フォームからお申し込みください。

問い合わせ先

大阪大学 大学院情報科学研究科 畠中 利治
電話: 06-6879-7836 電子メール:

プログラム

11月16日(水)

13:10~14:10
機械学習を用いたビッグデータ分析 ~ビジネスの現場におけるデータ利活用の実態~
富士通株式会社 安藤 剛寿 氏
14:20~15:20
IoT・ビッグデータ時代を見据えた次世代IT基盤 ~オープンソース活用の最前線を知る~
日本ヒューレット・パッカード株式会社 古賀 政純 氏
15:40~16:40
これからの AI 研究の Key Stone ~日本型AIで争奪戦を制することはできるか?~
電気通信大学 栗原 聡 氏

講義概要

機械学習を用いたビッグデータ分析 ~ビジネスの現場におけるデータ利活用の実態~

講師

富士通株式会社 安藤 剛寿 氏

概要

富士通にビッグデータ分析を行なう専門組織ができてから5年経ちました。本セッションでは、200を超える分析プロジェクトの経験から、ビジネスで役に立つ分析目標・計画の立て方、分析方法について説明します。

また、いくつかの事例を用いて、ビジネスの現場でのデータ活用について説明致します。

IoT・ビッグデータ時代を見据えた次世代IT基盤 ~オープンソース活用の最前線を知る~

講師

日本ヒューレット・パッカード株式会社 古賀 政純 氏

概要

IoTや人工知能によるデータ爆発時代を見据え、超高速計算処理、ビッグデータ分析、クラウドコンピューティング、コンテナ技術を取り入れた次世代IT基盤が全世界的に求められています。

このような次世代IT基盤を実現するには、オープンソースソフトウェアの活用が欠かせません。本セッションでは、先進のオープンソースソフウェアを駆使したIT基盤の最前線についてご紹介します。

これからの AI 研究の Key Stone ~日本型AIで争奪戦を制することはできるか?~

講師

電気通信大学 栗原 聡 氏

概要

現在の深層学習を中心とする3回目のAIブームは、過去2回のブームのような技術主導タイプではなく、実用主導タイプである。よって、その過熱ぶりは沈静化するものの、再び冬の時代に突入することはなく、AI技術の社会普及が加速し、遍在化する流れとなりそうである。しかし主要な技術のほとんどは海外研究によるものであり、社会に対して大きな影響を与えるAI技術における日本の確固たる存在感の確立が急務である。本講演では日本製AIの可能性について考察したい。

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