[image 04873] 第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022) 参加募集

[Hideitsu Hino]

imageメーリングリストの皆様

統計数理研究所の日野と申します．

機械学習に関する研究集会「第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022) 」の
参加募集を本日より開始します．
＊＊＊ 当日参加はありませんので，事前のお申込をお願いします ＊＊＊

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第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022) 参加募集
https://ibisml.org/ibis2022/registration/
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- 開催日程：2022年11月20（日）〜23日（水祝）
- 開催場所：一般講演・チュートリアル：つくば国際会議場 およびオンライン
- 参加申込：https://ibisml.org/ibis2022/registration/ （京王観光に申込業務を委託しています）

参加形式
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参加形式について物理会場参加とオンライン参加の二つの参加形式があります．
物理会場参加で申し込まれた方は，オンライン参加することもできます．
オンライン参加で申し込まれた方は物理会場参加はできません．

受付期間
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- 新規申込
    - クレジットカード決済：2022年 11月 17日（木）12:00まで
    - 銀行・コンビニ決済：2022年 11月 15日（火）12:00まで
- 懇親会申込
    - 2022年 11月 11日（金）17:00まで
※ 定員に達した場合はその時点でお申し込みを締め切る場合がございます． 参加ご希望の方は早めのお申し込み手続きをお願いします．

参加費
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- 物理会場参加：一般：13,000円（税込み），学生： 2,000円（税込み）
- オンライン参加：一般：10,000円（税込み），学生： 無料

お支払方法：銀行振込，クレジットカード決済，コンビニ決済
※ 事前支払のみの受付となります．

懇親会（物理会場参加者のみが参加可能です）
- 場所：ホテルグランド東雲
- 住所：茨城県つくば市小野崎488-1（会場から徒歩15分）
- 参加費：一般： 7,000円（税込み），学生： 3,000円（税込み）

お申し込み前の注意事項
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学生枠でお申し込みの方は，ac.jp や edu など所属教育機関のメールアドレスが登録に必要になります．
また，専業の学生のみが学生枠でお申し込みが可能で，社会人博士課程などは一般枠でお申し込みください．

IBIS2022に参加されるすべての方には以下の規定を遵守して頂きます．必ず事前にご確認ください．
- 電子情報通信学会倫理綱領： https://www.ieice.org/jpn/about/code1.html
- 電子情報通信学会行動指針： https://www.ieice.org/jpn/about/code2.html

会場内でのマスク着用などの新型コロナウイルス感染症対策にご協力いただきます．

IBIS2022では Slack，Zoom，Vimeo を利用する予定です．
ご参加される方は下記ツールのご利用と，物理会場内の撮影画像がオンライン参加者に配信されることに同意して下さい．

参加費はチュートリアル・ワークショップの参加費を含みます．参加費は不可分であり一方のみの参加による割引等はございません．

プログラム概要
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### 11月20日（日）

- 企画セッション１：最先端の数理統計学
- 招待講演１：The Complexity of Fairness in Information Access --- Michael Ekstrand
- 企画セッション２：マルチメディアと機械学習

### 11月21日（月）

- 企画セッション３：力学系の作用素論的解析とその広がり
- 招待講演２：Precise Analysis of Modern Machine Learning Models via Random
Matrix Theory --- Denny Wu
- ポスターセッション１
- 懇親会

### 11月22日（火）

- 招待講演３：Responsible AI in Practice: Lessons from Experience at Scale
--- Luca Belli
- 企画セッション４：微分方程式等で記述される力学系と機械学習
- ポスターセッション２

### 11月23日（水・祝）

- チュートリアル１：ベイズ深層学習入門 --- 須山 敦志
- チュートリアル２：常微分方程式の数値解析とデータサイエンス --- 宮武 勇登
- チュートリアル３：Federated Learningにおける典型的な課題と最近の展開 --- 米谷 竜
- チュートリアル４：汎化誤差解析から始める統計的学習理論入門 --- 宮口 航平

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問い合わせ先
IBIS2022実行委員会 <ibis2022 ＠ ibisml.org>