更新日:2014年7月25日
日本神経回路学会

日本神経回路学会主催セミナー「Deep Learningが拓く世界」のご案内



    [日時]
    2014年8月26日(火)
    午前10時30分から午後3時30分まで

    [場所]
    京都大学東京オフィス 会議室2、3(品川駅東口徒歩5分)
    http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/tokyo-office/about/access.htm
    [定員] 70名程度(ただし、後方40名分はメモ台付きのイス)

    [参加費] 会員:無料
         会員外:2,000円(当日払い。ただし、日本神経回路学会入会者は無料)

    [事前申し込み] 要(定員に満たない場合は、当日参加可)←申し込みを締め切りました。
     申込方法:@お名前、Aご所属、BEmailアドレス、C電話番号 をご記入の上、
          Subjectを "セミナー「Deep Learning が拓く世界」申し込み"  として
          Email にて、shibata@oita-u.ac.jp までお申し込み下さい。
          必ずお返事をお送り致しますので,数日返事がない場合は,お手数ですが
          再度お送り下さい。

    [開催目的]
     近年、"Deep Learning" が、パターン認識の分野を中心に、従来手法を大きく凌駕するケースが現れることで注目を集めています。その素晴らしい抽象表現の獲得能力は、パターン認識等の応用分野に留まらず、今後、脳の理解を始めとする神経回路の研究全般に大きな影響を与える可能性を有しています。そこで、日本神経回路学会では、日本での気鋭の研究者にDeep Learningについてわかりやすく解説して頂くとともに、今後の展望を語って頂くことで、ニューラルネットに関わる研究者および学生の皆様に、それらについての理解を深め、今後の研究活動に役立てて頂くための機会を提供することにしました。そこで、8月26日(火)に、下記の通り、東京にて、セミナー「Deep Learningが拓く世界」(日本神経回路学会会員は無料、会員外は2、000円)を開催致します。皆様の積極的なご参加をお待ちしております。なお、定員に限りがございますので誠に勝手ながら先着順の受付とさせて頂きます。

    [プログラム]
    (司会)山川 宏 先生(富士通研究所)
    10:30-11:00 総 論
    (30分)   山川 宏 先生(富士通研究所)
    11:00-11:50 Deep Learning実装の基礎と実践
    (50分)   得居 誠也 先生((株)Preferred Networks)
    11:50-12:50 昼休み
    12:50-13:40 画像認識のためのディープラーニングの研究動向と今後の展望
    (50分)   岡谷 貴之 先生(東北大学)
    13:45-14:35 Deep Learningによる新しい音声認識パラダイム
    (50分)   篠田 浩一 先生(東京工業大学)
    14:40-15:30 Deep convolution networkを用いた脳の視覚情報処理の理解と今後の展望
    (50分)   林 隆介 先生(産総研)

    [講師自己紹介]

    ☆山川 宏 株式会社富士通研究所 研究員
    博士課程時は神経回路による強化学習モデル、その後はリアル・ワールド・コンピューティングプロジェクトなどにおいてニューラルネットワークによる概念獲得や、認知アーキテクチャ等の研究を行ってきました。さらにプロ棋士の脳活動を測定する将棋プロジェクト等にも参加してきました。 Deep Learningが、抽象的な内部表現を獲得する能力は、パターン認識装置として優秀であるだけでなく、人間レベルの人工知能の実現に向けたブレイクスルーになると考え、現在は全脳アーキテクチャの研究などを進めています。特に人工知能分野における基本的な問題として知られるフレーム問題を機械学習により解決する技術の可能性に着目しています。

    ☆得居 誠也 株式会社Preferred Networks リサーチャー
     大学時代には近傍探索のためのハッシュ関数の学習を研究、これは表現学習の一種です。最近は画像・映像解析に関する研究開発を行っており、Computer Visionの諸技術に加えてDeep Learningを活用しています。

    ☆岡谷 貴之 東北大学大学院情報科学研究科教授
     これまで、コンピュータビジョンの分野の幅広い問題の研究に取り組んできました。その一つのテーマに質感や材質の画像認識がありましたが、いかなる画像特徴を用いれば、人と同じような認識が可能となるのか見当がつかず、困っていました。そんなとき、認識に用いる特徴量をデータそのものから学習可能な方法としてディープラーニングが注目され始め、これを質感・材質の認識に適用することを皮切りに、ディープラーニングそのものの研究にも取り組むようになりました。

    ☆篠田 浩一  東京工業大学大学院情報理工学研究科・教授
     専門は音声認識、特に音響モデルの研究です。また、10年ほど前から映像認識の研究も始めました。Deep Learningは、マイクロソフト(MS)の発表前に「すごく性能がいい」ことをMS内部の友人から聞き研究を始めました。日本ではもっとも早い部類に入ると思います。現在は、音声認識、話者認識、映像認識にDeep Learningを適用する研究をしています。

    ☆林 隆介  (産業技術総合研究所 システム脳科学研究グループ)
     両眼立体視と両眼視野闘争、運動視に関する計算論的研究と心理物理学的研究を行ってきました。その後、サルの行動実験に関わりを持ち、埋め込み型電極を使って神経活動を多点同時記録する電気生理学研究を行うようになりました。現在、下側頭葉の視覚物体認識処理の解明とBMI (Brain Machine Interface) への応用研究に取り組んでいます。下側頭葉の神経情報表現の解明に取り組む中、Deep learningによって獲得される視覚特徴との類似性に注目するようになりました。現在、脳活動の網羅的な記録とDeep learningを用いた神経情報処理のモデル化を目指しています。