BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:第2回 全脳アーキテクチャシンポジウム X-WR-CALNAME:第2回 全脳アーキテクチャシンポジウム X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:629389@techplay.jp SUMMARY:第2回 全脳アーキテクチャシンポジウム DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20170829T130000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20170829T172000 DTSTAMP:20260424T043528Z CREATED:20170801T080614Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/62938 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n第2回全脳ア ーキテクチャシンポジウム\n\n私達のNPO法人全脳アーキ テクチャ・イニシアティブ(WBAI)は、長期的に「脳全体 のアーキテクチャに学び人間のような汎用人工知能を 創る(工学)」を掲げる全脳アーキテクチャ・アプロー チによるAI研究開発を促進しています。2015年8月に創設 されて以来、この目的のために主に人材育成と研究開 発促進を中心とした活動を行なってきました。\n（※AG I： 汎用人工知能、Artificial General Intelligence)\n昨年より 、私達の活動状況や今後の方向性を皆様にお伝えする 場として、全脳アーキテクチャシンポジウムを開催し ており、前回は5月18日に「加速するAI、加速する世界 」をテーマに第1回WBAシンポジウムを開催しました。\n その後も人工知能分野の技術進展は留まること無く継 続しており、機械学習をアーキテクチャ上で組み合わ せることで多様な課題に適用することが試みられ、人 工知能技術は研究においては徐々に汎用化しつつ、他 方で現実世界へ浸透し応用も進んでいます。これと並 行して、社会が新たな技術を如何に受容するかに関わ る議論も深まりつつあります。\nそこで私たちは本年 、創設2周年を迎える8月下旬において「 Beneficial AGIへ 」をテーマに、第二回目のシンポジウムを開催するこ ととしました。 ここで第一部ではAGIの実現を目指した WBAIの活動状況やAGI開発を脳に学ぶ意義などについて講 演及びパネル討論を行います。次の第二部では、本年 新設された、WBAI奨励賞、WBAI活動功労賞の授与式を行 います。そして第三部では汎用的な知能技術が段階的 に社会に浸透するプロセスを想定し、WBAアプローチの 利点なども踏まえながら講演及びパネル討論を行いま す。\n日程は8月29日(火曜日)13:00-17:15にラゾーナ川崎東 芝ビル＠川﨑(神奈川県)での開催となりますので、こ ちらから参加申し込みおよび詳細の確認をいただき、 奮ってご参加下さい。\n\nシンポジウム開催詳細\n\n\n日 　時：2017年8月29日(火) 13:00～17:20 (12:30開場)\n場　所： ラゾーナ川崎東芝ビル15F\n神奈川県川崎市幸区堀川町72 番地34\n(株式会社 東芝様のご厚意による会場ご提供)\n 定　員：350名（定員に達し次第締め切らせて頂きます ）\n参加費：無料\n申込方法：本イベントに参加登録の うえ，当日会場受付にてお名前・ご所属等の記入をお 願い致します。\n主　催：NPO法人全脳アーキテクチャ ・イニシアティブ　（運営支援： WBAIサポータズ）\n後 　援：人工知能学会\n後　援：神経回路学会\n後　援： 株式会社 東芝\n後　援：ドワンゴ人工知能研究所\n後 　援：新学術領域研究 人工知能と脳科学の対照と融合 \n\n\nネット配信について\n\nニコニコ動画にて生放送し ます。事前に「タイムシフト予約」をしておくと、講 演から１週間閲覧可能になります。\nURLは開催１週間 前ぐらいからご案内いたします。\n※配信環境によっ て放送が途切れる場合がございます。予めご了承くだ さい。\n\n会場の利用注意\n\n\n自動車での来場はご遠慮 下さい。\n会議室内に飲み物を持ち込むことができま す(販売はしておりません)。\n食事は禁止となっていま す。\n\n\n講演スケジュール\n\n司会進行：賢木漣\n\n　 【第一部： 脳の汎用性からAGIへ】\n\n　13:00 - 13:05「オ ープニング」\n\n　13:05 - 13:30「汎用性を実現するため に脳から学ぶべきこと」(山川宏)\n\n　13:30 - 13:55「記号 創発ロボティクスが目指すAGI ～表現学習を超えて～」 (谷口忠大)\n\n　13:55 - 14:20「人工知能の意識と汎用性」 (金井良太)\n\n　14:25 - 15:05「パネル討論１：汎用性・自 律性・意識を脳に学ぶ」(モデレータ：大森隆司、パネ リスト： 金井良太、谷口忠大、山川宏)\n\n　15:05 - 15:20 休憩\n\n　【第二部：授与式】\n\n　15:20 - 15:25「WBAI活 動功労賞」\n\n　15:25 - 15:30「WBAI奨励賞」\n\n　【第三部 ：次第に汎用化するAIが社会にもたらすもの】\n\n　15:3 5 - 15:50「AGIを人類と調和させるためにWBAIができること 」(山川宏)\n\n　15:50 - 16:15「深層学習の以前・今・これ から」(松尾豊)\n\n　16:15 - 16:30「AGI とマーケティング の未来」(坂井尚行)\n\n　16:35 - 17:15「パネル討論２：TBD 」(モデレータ：高橋恒一、パネリスト： 松尾豊、坂 井尚行、山川宏)\n\n17:15 - 17:20 閉会のあいさつ\n\n18:00 - 20:00 懇親会（本会と同じビルの別フロアにて）\n\n講 演等アブストラクト一覧\n\nタイトル：汎用性を実現す るために脳から学ぶべきこと\n\n講演者：山川宏(NPO法 人WBAI代表／ドワンゴ)\n概要：AI技術の進展により、デ ータが大量に得られる状況では、様々な問題解決が実 現可能となった。そこで、データが不十分な領域にお いてもベターな判断や解決策を見出す汎用的な知能や 、フロンティア領域において知識を拡大する自律性的 能力への興味が高まっている。私達NPO法人WBAIでは、こ うした汎用性や自律性をもつ知能を支える認知アーキ テクチャとして脳を参考にすることが技術的に有望で あると考え様々な事業を行っている。ここでは、全脳 アーキテクチャ勉強会、神経科学者向けのAIスクール(N ICO2AI)などの人材育成事業や、様々なハッカソンの開催 、全脳コネクトームアーキテクチャの開発、ロードマ ップの作成などの研究開発促進事業のほか、関連組織 との連携状況などについても紹介する。\n\nタイトル： 記号創発ロボティクスが目指すAGI ～表現学習を超えて ～\n\n講演者：谷口忠大 (立命館大 )\n概要：AGI(Artificial General Intelligence)に注目が集まっている。汎用人工知能 とも訳されるが人間の知能はそもそも道具としての知 ではなく、主体としての知であり、そのような自律知 をいかに構成するかがAGIの真のチャレンジである。人 工知能の歴史を振り返っても、人間の知能の進化論的 経緯を振り返っても、言語的知能（記号的知能）を身 体性に基づき、感覚運動器に接地させながらボトムア ップに把握することは重要な問題であり、AGIの中心的 な課題であるとも言える。記号創発ロボティクスはこ のような問いに答えようと教師なし学習の技術を積み 重ねながら、実世界での言語獲得ロボットの構成に関 して一連の成果を生んできた。本講演では記号創発ロ ボティクスのこれまでの成果を概説するとともに、AGI との関連から今後の展望を述べる。\n\nタイトル：人工 知能の意識と汎用性\n\n講演者：金井良太（アラヤ・ブ レインイメージング）\n概要：人間や動物において、 脳から意識がどのようなメカニズムによって生じてく るのかという問題は、現代科学において答がでておら ず「ハードプロブレム」とも呼ばれている。意識を科 学で扱うことの難しい理由として、我々がモノを見た り聞いたりしたときに生じる主観的経験を直接的に科 学的な研究手法で扱うことが難しいことがある。特に 、意識によって実現される機能が何であるか客観的に 評価することが困難である。一方、現在の人工知能研 究が目指す１つの到達点である「汎用人工知能」にお いては、知能というものは機能的内容により定義され るため、知能システムにおける主観的経験の有無とは 無関係であると見なされ、意識と人工知能の関係につ いては歴史的に独立な研究対象と見なされがちであっ た。本講演では、神経科学的知見から意識の機能につ いての仮説として、感覚運動ループの関係性を学習し た生成モデルによる反実仮想的な未来（例えば、自分 の行動が環境からの入力情報をどのように変化させる かなど）の状態生成が関わっているという「意識の情 報生成理論」を提案する。意識の機能を主観的な生成 モデルによって過去や未来のシミュレーションを可能 とし、現在の知覚内容（クオリア）さえ外界の情報処 理の付随現象ではなく、主体的に生成された情報の構 造であると議論し、この機能がまさに汎用性の高い知 能の実現に深く関わっている可能性について論じる。\ n\nパネル討論１：タイトル： 汎用性・自律性・意識を 脳に学ぶ\n\nモデレータ：大森隆司（玉川大学工学部／ 脳科学研究科）\nパネリスト：金井良太、谷口忠大、 山川宏\n\nタイトル：AGIを人類と調和させるためにWBAI ができること\n\n講演者：山川宏(NPO法人WBAI代表／ドワ ンゴ)\n概要：AGIが人類に対して大きな影響を与えうる 可能性を踏まえれば、その開発がベターな方向に進む ように促進する公益組織の存在意義は、時として大き なものとなりうるだろう。そこで私達NPO法人WBAIは「人 類と調和した人工知能のある世界」をビジョンとして 掲げ、全脳アーキテクチャ・アプローチよるオープン な共創がAGIのベターな開発であると考えその促進を進 め、その活動を広げることで影響力を高めたいと考え ている。AGIをベターなものとするために脳に学ぶその 主な理由は、人間と同じように振る舞い思考するAGIを つくりやすこと、さらに脳のアーキテクチャー上の共 同作業でAGIを多くの人々の共有物に誘導しうる点であ る。さらに神経科学と機械学習の発展により脳に学ん でAGIを構築すること自体の技術的な有望性も高まって いることなどについて述べる。\n\nタイトル：深層学習 の以前・今・これから\n\n講演者：松尾豊(NPO法人WBAI副 代表／東京大学)\n概要：TBD\n\nタイトル：AGI とマーケ ティングの未来\n\n講演者：坂井尚行（合同会社ハイロ ード・コンサルティング(会社設立準備中)）\n概要：近 年、ビジネスにおいても特化型AIの事例が増えてきた 。一部の企業でその理解が進みつつある。他方でAGI に ついても注目が集まってきている。しかしながら何の 役に立つか、具体的な事例とそのインパクトは共有さ れるにいたっていない。ここではマーケティング/製品 企画にどのようなインパクトがあるのか思考実験をお こなう。「仮説生成」を軸に、言語化されていないニ ーズを探索することについて議論する。この思考実験 のフレームはマーケティングに限定されるものではな い。研究、経営、政策など、仮説をたてる知的労働に インパクトを与えることになるだろう。\n\nパネル討論 ２：タイトル： 特化AIと汎用AIの技術とインパクト\n\n モデレータ：高橋恒一(NPO法人WBAI副代表／理研)\nパネ リスト：松尾豊、坂井尚行、山川宏\n\nシンポジウム運 営スタッフ\n\n*　プログラム委員長　山川宏\n*　実行 委員長　　　　川村雅治\n*　司会　　　　　　　賢木 漣\n*　副実行委員長　　　生島高裕\n*　登壇者調整　 　　　山川宏\n*　会場調整　　　　　山本麻央\n*　広 報宣伝担当　　　山本麻央、他\n*　賛助会員担当　　 　山本麻央\n*　Doorkeeper　　　 生島高裕\n*　HP作成　 　　　　（未）\n*　懇親会担当　　　 （未）\n*　タイ ムキーパー 　 中司 浩史\n*　写真撮影担当　　　門 前一馬\n*　ビデオ撮影担当　　門前一馬\n*　マイク担 当　　　　（未）\n*　ポスター制作　　　藤井烈尚\n* 　ニコ生中継　　　　上野道彦\n*　備品　　　　　　 　上野道彦\n*　会計　　　　　　　山本麻央\n\n全脳ア ーキテクチャ勉強会オーガナイザー\n\n◎ 産業技術総 合研究所 人工知能研究センター脳型人工知能研究チー ム 一杉裕志\n\n1990年東京工業大学大学院情報科学専攻 修士課程修了。1993年東京大学大学院情報科学専攻博士 課程修了。博士（理学）。同年電子技術総合研究所（2 001年より産業技術総合研究所）入所。プログラミング 言語、ソフトウエア工学の研究に従事。2005年より計算 論的神経科学の研究に従事。\n\n「全脳アーキテクチャ 解明に向けて」\n\n◎ 理化学研究所 生命システム研究 センター 生化学シミュレーション研究チーム チーム リーダー 高橋恒一\n\n理化学研究所生命システム研究 センターで研究室を主宰。慶應義塾大学SFC在学中に世 界初の細胞シミュレーターE-Cellを開発し、ヒューマン ・フロンティア・サイエンス・プログラム（HFSP）フェ ローとして米国留学などを経て現職。現在は脳型計算 基盤ソフトウエアBriCAの開発や人工知能の生命科学研 究への応用などにも従事し、AI社会論研究会の立ち上 げにも参画。慶應義塾大学大学院政策・メディア研究 科特任准教授、大阪大学生命機能研究科招聘准教授、 ドワンゴ人工知能研究所客員研究員を兼務。博士（学 術）。\n\n生化学シミュレーション研究\n\n◎ 東京大学 准教授 松尾豊\n\n1997年東京大学工学部電子情報工学科 卒業。2002年同大学院博士課程修了。博士（工学）。同 年より産業技術総合研究所研究員。2005年10月よりスタ ンフォード大学客員研究員。2007年10月より、東京大学 大学院工学系研究科総合研究機構／知の構造化センタ ー／技術経営戦略学専攻准教授。2002年人工知能学会論 文賞、2007年 情報処理学会長尾真記念特別賞受賞。人 工知能学会編集委員長、第1回ウェブ学会シンポジウム 代表。専門は、Webマイニング、人工知能、ビッグデー タ分析。\n\n松尾研究室\n\n◎ 株式会社ドワンゴ人工知 能研究所 所長 山川宏\n\n1987年3月東京理科大学理学部 卒業。1992年東京大学で神経回路による強化学習モデル 研究で工学博士取得。同年（株）富士通研究所入社後 、概念学習、認知アーキテクチャ、教育ゲーム、将棋 プロジェクト等の研究に従事。フレーム問題（人工知 能分野では最大の基本問題）を脳の計算機能を参考と した機械学習により解決することを目指している。特 に、認知アーキテクチャ、概念獲得、ニューロコンピ ューティング、意見集約技術など。\n\nドワンゴ人工知 能研究所\n\n全脳アーキテクチャ・イニシアティブ創設 賛助会員\n\n\n全脳アーキテクチャ・イニシアティブで は、賛助会員を募集しております。賛助会員に登録い ただきますと、当サイトに貴団体ロゴとホームページ へのリンク掲載や、各種イベントの優先参加など、さ まざまな特典がございます。詳しくは、こちらをご覧 ください。\n\n今後の主な活動\n\n\n第3回全脳アーキテ クチャ・ハッカソン「目覚めよ海馬！：汎用人工知能 プロトタイプにむけた海馬モデルの組み込み」参加者 募集案内\n\n\nその他関連情報\n\n\n全脳アーキテクチャ 勉強会 Facebook グループ\n全脳アーキテクチャ勉強会公 式 Twitter アカウント\n\n\nこれまでに開催された勉強会 の内容\n\n第20回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 海馬に おける文脈表現\n\n\n海馬とエピソード記憶 ―脳は物語 をいかに表現するか？― \n全脳における海馬の計算論\ n\n\n第19回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 脳・人工知 能とアナログ計算・量子計算\n\n\nアナログ計算機と計 算可能性\n量子アニーリングのこれまでとこれから\n第 19回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 脳・人工知能とア ナログ計算・量子計算〜 まとめ(togetter)\n\n\n第18回 全 脳アーキテクチャ勉強会 ～ 全脳規模計算\n\n\n全脳シ ミュレーション\n時間領域アナログ方式で脳の演算効 率に迫る\n第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 全脳規 模計算 ～ まとめ(togetter)\n\n\n第17回 全脳アーキテクチ ャ勉強会 ～ 失語症と発達性ディスレクシア ～\n\n\n脳 内神経繊維連絡と失語症\n発達性ディスレクシア - 生 物学的原因から対応まで\n勉強会概要と発表資料\n\n\n 第16回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 人工知能は意味 をどう獲得するのか ～\n\n\nヒト大脳皮質における意味 情報表現\n画像キャプションの自動生成\n勉強会概要と 発表資料\n\n\n第15回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 知 能における進化・発達・学習 ～\n\n\nヒトの知性の進化 \n発達する知能　－ことばの学習を可能にする能力―\n 勉強会概要と発表資料\n\n\n第14回 全脳アーキテクチャ 勉強会 ～ 深層学習を越える新皮質計算モデル ～\n\n\n 大脳新皮質のマスターアルゴリズムの候補としての Hie rarchical Temporal Memory (HTM) 理論\nサル高次視覚野における 物体像の表現とそのダイナミクス\n勉強会概要と発表 資料\n\n\n第13回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ コネク トームと人工知能 ～\n\n\nコネクトームの活用とその近 未来\n脳全体の機能に迫る\n勉強会概要と発表資料\n\n\n 第12回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 脳の学習アーキ テクチャー ～\n\n\n脳の学習アーキテクチャ\nパネルデ ィスカッション「神経科学と全脳アーキテクチャ」\n 勉強会概要と発表資料\n\n\n第11回 全脳アーキテクチャ 勉強会 ～ Deep Learning の中身に迫る ～\n\n\n深層学習の 学習過程における相転移\nDeep Neural Networks の力学的解 析\nSkymindのDeep Learning への取り組み\n 勉強会概要と発 表資料\n\n\n第10回 全脳アーキテクチャ勉強会 「全脳ア ーキテクチャのいま」～ 全脳アーキテクチャプロジェ クトとそれをとりまく周辺の最新状況報告 ～\n\n\n全脳 アーキテクチャの全体像\n人工知能の難問と表現学習\n 全脳アーキテクチャと大脳皮質モデル BESOM の実用化研 究の構想\n全脳アーキテクチャを支えるプラットフォ ーム\n人工知能・ロボット次世代技術開発\n汎用人工知 能に向けた認知アーキテクチャが解決するべき知識の 課題\n感情モデルと対人サービス\n若手の会の活動報告 \n 勉強会概要と発表資料\n\n\n第9回 全脳アーキテクチ ャ勉強会 ～ 実世界に接地する言語と記号 ～\n\n\n脳内 視覚情報処理における物体表現の理解を目指して ～ De ep neural network の利用とブレイン・マシン・インタフェ ースへの応用 ～\n記号創発ロボティクス ～内部視点か ら見る記号系組織化への構成論的アプローチ～\n脳科 学から見た言語の計算原理\n 勉強会概要と発表資料\n\n \n第8回 全脳アーキテクチャ勉強会 時系列データ ～ 脳 と機械学習技術は時間をどう扱うのか ～\n\n\n脳におけ る時間順序判断の確率論的最適化\n順序とタイミング の神経回路モデル\n深層学習によるロボットの感覚運 動ダイナミクスの学習\n 勉強会概要と発表資料\n\n\n第7 回 全脳アーキテクチャ勉強会 感情 ～ 我々の行動を支 配する価値の理解にむけて ～\n\n\n感情の進化 ～ サル とイヌに見られる感情機能 ～\n情動の神経基盤 ～ 負 情動という生物にとっての価値はどのように作られる か？ ～\n感情の工学モデルについて ～ 音声感情認識 及び情動の脳生理信号分析システムに関する研究 ～\n 勉強会概要と発表資料\n\n\n第6回 全脳アーキテクチャ 勉強会 統合アーキテクチャー ～ 神経科学分野と AI 分 野の研究蓄積の活用に向けて ～\n\n\n分散と集中：全脳 ネットワーク分析が示唆する統合アーキテクチャ\n脳 の計算アーキテクチャ：汎用性を可能にする全体構造\ n認知機能実現のための認知アーキテクチャ\n 勉強会概 要と発表資料\n\n\n第5回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 意思決定 深いゴール探索と深い強化学習の技術をヒン トにして、前頭前野の機構の解明を目指す ～\n\n\nDeep L earning とベイジアンネットと強化学習を組み合わせた 機構による、 前頭前野周辺の計算論的モデルの構想\nB DI ― モデル、アーキテクチャ、論理 ―\n強化学習から 見た意思決定の階層\n 勉強会概要と発表資料\n\n\n第4回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 機械学習と神経科学の 融合の先に目指す超知能 ～\n\n\n全脳アーキテクチャ主 旨説明\nAI の未解決問題と Deep Learning\n脳の主要な器官 の機能とモデル\n脳をガイドとして超脳知能に至る最 速の道筋を探る\n自然な知覚を支える脳情報表現の定 量理解\n脳型コンピュータの可能性\n 勉強会概要と発 表資料\n\n\n第3回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 海馬： 脳の自己位置推定と地図作成のアルゴリズム ～\n\n\n「 SLAM の現状と鼠の海馬を模倣した RatSLAM」\n「海馬神経 回路の機能ダイナミクス」\n「人工知能 (AI) 観点から 想定する海馬回路の機能仮説」\n 勉強会概要と発表資 料\n\n\n第2回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 大脳皮質と Deep Learning ～\n\n\n「大脳皮質と Deep Learning」\n「視覚皮 質の計算論的モデル ～ 形状知覚における図地分離と 階層性 ～」\n「Deep Learning 技術の今」\n WBA の実現に向 けて： 大脳新皮質モデルの視点から\n勉強会概要と発 表資料\n\n\n第1回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 機械学 習と神経科学の融合の先に目指す超知能 ～\n\n\n勉強会 開催の主旨説明\nAI の未解決問題と Deep Learning\n脳の主 要な器官の機能とモデル\n脳を参考として人レベル AI を目指す最速の道筋\n勉強会概要と発表資料\n\n\n全脳 アーキテクチャ勉強会の開始背景（2013年12月）\n\n人間 の脳全体構造における知的情報処理をカバーできる全 脳型 AI アーキテクチャを工学的に実現できれば、人間 レベル、さらにそれ以上の人工知能が実現可能になり ます。これは人類社会に対して、莫大な富と利益をも たらすことが予見されます。例えば、検索や広告、自 動翻訳や対話技術、自動運転やロボット、そして金融 や経済、政治や社会など、幅広い分野に大きな影響を 与えるでしょう。\n\n私達は、この目的のためには、神 経科学や認知科学等の知見を参考としながら、機能的 に分化した脳の各器官をできるだけ単純な機械学習器 として解釈し、それら機械学習器を統合したアーキテ クチャを構築することが近道であると考えています。\ n\n従来において、こうした試みは容易ではないと考え られてきましたが、状況は変わりつつあります。すで に、神経科学分野での知見の蓄積と、計算機速度の向 上を背景に、様々な粒度により脳全体の情報処理を再 現／理解しようとする動きが欧米を中心に本格化して います。 また Deep Learning などの機械学習技術のブレー クスルー、大脳皮質ベイジアンネット仮説などの計算 論的神経科学の進展、クラウドなどの計算機環境が充 実してきています。\n\nこうした背景を踏まえるならば 、全脳型 AI アーキテクチャの開発は世界的に早々に激 化してくる可能性さえあります。 そこで私達は、2020 年台前半までに最速で本技術を実現できるロードマッ プを意識しながら、この研究の裾野を広げていく必要 があると考えています。 そしてこのためには、情報処 理技術だけでなく、ある程度のレベルにおいて神経科 学等の関連分野の知見を幅広く理解しながら、情熱を もってこの研究に挑む多くの研究者やエンジニアの参 入が必要と考えています。 LOCATION:ラゾーナ川崎東芝ビル 15F 神奈川県川崎市幸区堀 川町72番地34 URL:https://techplay.jp/event/629389?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR