BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【第17回AIセミナー】「確率プログラミングの 世界：論理と確率をつなぐ人工知能」 X-WR-CALNAME:【第17回AIセミナー】「確率プログラミングの 世界：論理と確率をつなぐ人工知能」 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:636173@techplay.jp SUMMARY:【第17回AIセミナー】「確率プログラミングの世界 ：論理と確率をつなぐ人工知能」 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20171018T160000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20171018T180000 DTSTAMP:20260407T175703Z CREATED:20171004T021425Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/63617 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【第17回AIセ ミナー】「確率プログラミングの世界：論理と確率を つなぐ人工知能」\n\n産業技術総合研究所 人工知能研 究センターでは、人工知能研究に関する情報交換を目 的として、原則として月に一度、外部の方やセンター 内研究者を講師とする人工知能セミナーを開催してい ます。\n\n今回は、論理的だが不確かさのある問題を解 く人工知能技術、確率プログラミング(probabilistic program ming)について、その理論と実践を紹介します。 \n\n基本 的にどなたでも無料でご参加いただけますが、事前申 込が必要です。人工知能に興味のある方は奮ってご参 加ください。多くの方々にご参加いただき活発な議論 が行われることを期待しています。\n\n要旨\n\n近年機 械学習のための確率プログラミングが急速に発達しつ つあります。確率プログラミングはベイジアンネット などから発達し、大規模、複雑な確率モデルの開発を プログラミング言語を通じて行うものです。最近深層 学習との融合も始まり将来に注目が集まっています。 本セミナーでは、確率プログラミングについて、理論 と実践の両面から論理に基づくPRISMとTensorFlowに基づくE dwardという２つの確率プログラミング言語の紹介をい たします。\n\n基本情報\n\n\n名称：【第17回AIセミナー 】「確率プログラミングの世界：論理と確率をつなぐ 人工知能」\n日時：2017年10月18日（水）16:00 -18:00\n受付 時間：15:20 - 18:00　※ 受付時間外に来られた場合には 対応できないことがございます。\n場所：【※以前よ り会場が変更になっております※】〒135-0064 東京都江 東区青海二丁目5番10号 テレコムセンタービル東棟14階\ nAsia startup office MONO\nURL：https://mono.jpn.com/telecom-center-acce ss/\n定員：200名\n参加費用：無料\n主催：産業技術総合 研究所人工知能研究センター\n連絡先：人工知能セミ ナー窓口\n本セミナーは、国立研究開発法人新エネル ギー産業技術総合開発機構（NEDO）による委託事業「次 世代人工知能・ロボット中核技術開発（次世代人工知 能分野）」による活動となります。\n\n\n注意事項\n\n\n 他の方に参加の機会をお譲りするためにも、参加がで きないと分かった場合は早めのキャンセルをお願いし ます。\n本名でのご登録をお願いします。\n産総研は、 お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には 使用しません。\n懇親会の予定はありません。\n\n\n\n\n プログラム\n\n\n\n\n\n16:00 -17:20\n\n 「確率プログラミン グの発展と記号的確率モデリング言語PRISM」\n佐藤　泰 介（産総研　人工知能研究センター　招聘研究員）\n 概要： \n近年機械学習のための確率プログラミングが 急速に発達しつつある。確率プログラミングはベイジ アンネットやマルコフ確率場への関係概念の導入から 発展したもので、大規模、複雑な確率モデルの開発を プログラミング言語を通じて容易に行うことを目的と している。現在手続き型、オブジェクト指向など各種 のプログラミング言語が開発されつつある。講演では 確率モデリングを概観した後、論理に基づく確率モデ リング言語であるPRISMを取り上げ、PRISMによる各種離散 確率モデリングを紹介する。確率モデルとしては簡単 なナイーブベイズから始め、ベイジアンネット、マル コフ連鎖による系列クラスタリング、知識グラフの解 析、確率文法を取り上げる。\n\n\n 略歴： \n１９７５ 年東工大大学院修士課程修了、同年通産省工技院電子 技術総合研究所入所。１９９５年より２０１５年まで 東工大大学院情報理工学研究科教授を務め、同年経産 省産業技術総合研究所に招聘研究員として移り現在に 至る。工博。人工知能の研究に従事。 \n\n\n\n\n17:20 -17:3 0\n\n 休憩\n\n\n\n\n\n17:30 -18:00\n\n 「深層学習と確率プロ グラミングを融合したEdwardについて」\n小島　諒介（ 京都大学　特定助教）\n 概要： \n確率モデリングのた めのプログラミング言語は世界中で研究・開発されて おり，近年，特に注目されている確率プログラミング 言語として Edward (http://edwardlib.org/)がある．Edwardは Pytho n ライブラリとして実装され，最近の深層学習技術を 確率プログラミングに取り入れることで，高速かつ柔 軟なモデリングを可能にしている．特に，Edwardでは確 率モデルを TensorFlow (https://www.tensorflow.org/)の計算グラ フ上に構築するアプローチをとっており，GPUやベクト ル計算といった技術を簡単に活用できるため，大量・ 高次元のデータ処理という点で今後，様々な分野への 応用が期待されている．本講演では初めにEdwardの紹介 と概要について説明し，その後，Edward を用いたモデリ ング例を解説する．\n\n\n\n 略歴： \n2014年東京工業大 学大学院情報理工学研究科修士課程修了，2017年同大学 院博士課程修了，京都大学医学研究科特定助教として ，人工知能・機械学習に関する研究に従事．現在に至 る．日本人工知能学会，日本ロボット学会員．\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n LOCATION:【※以前より会場が変更になっております※】Asi a startup office MONO 【※以前より会場が変更になっており ます※】〒135-0064 東京都江東区青海二丁目5番10号 テレ コムセンタービル東棟14階 URL:https://techplay.jp/event/636173?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR