特別講演
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7月30日 9:15-10:15牧 淳人KTH Royal Institute of Technology“Going over Pitfalls in Training Deep Networks” 概要： 画像認識の様々なタスクに畳込みニューラルネットワークが広く適用されるようになり、その際の学習データの扱い・モデル（ネットワーク）・学習アルゴリズムの各々が着実に進化している。一方、そのメカニズムには説明の待たれる部分があり、深層化に伴う固有のチャレンジ、また識別モデルの振舞いの盲点も指摘されている。本講演では、クラス識別を目的としたネットワークの学習を中心に、汎化能力の向上や出力の信頼性などの観点から、重要ながら見過ごされがちな問題を幾つか取り上げて紹介し、それらを緩和する方法を議論する。最後にスウェーデンの事例を含め、欧州におけるAI/ML関連の話題に触れる。 |
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7月31日 9:00-10:00松尾 豊東京大学大学院工学系研究科「人工知能における画像認識の重要性」 概要： 近年、深層学習が急速に進展している。なかでも画像認識は、さまざまな手法が提案されるとともに、産業界でも多くの応用事例が出ている。一方で、今後、研究が進むであろう高次の知能の実現に向けて起こるべき変化を考えると、画像認識の技術はその基礎となるべきものである。空間的な理解をベースに、外界とのインタラクション（身体性）、シンボルとの接続（シンボルグラウンディング）等の技術が進んでいくと予想される。本講演では、人工知能の未来像とともに、画像認識が今後の人工知能の発展にいかに重要か、また近い将来にはどういった技術が必要になるかを述べる。 |