BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:LINE AI Talk #01 X-WR-CALNAME:LINE AI Talk #01 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:722373@techplay.jp SUMMARY:LINE AI Talk #01 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190326T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190326T203000 DTSTAMP:20260423T101605Z CREATED:20190305T061039Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72237 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nLINEでは、デ ィープラーニングを初めとしたAI関連技術を活用する ことで、音声認識・文字認識・画像検索など、様々な 機能を実現し、各種サービスで提供しています。この 「LINE AI Talk」は、AI関連分野において先駆的に基礎研 究を行ってこられた第一人者の方をゲストスピーカー としてお招きして、その分野のOriginを聴衆の方と共に 学ばせていただく、という趣旨のトークイベントです 。\n初回となる今回は、1979年にCNN (convolutional neural netwo rk、畳み込みニューラルネットワーク)の原型となった 「ネオコグニトロン」を発表し「ディープラーニング の父」とも呼ばれる福島 邦彦 様にご講演いただきま す。\n\n本イベントはAI関連分野の技術に関心のある開 発者/研究者/学生の方を対象としております。それ以 外の方、宣伝や採用目的、懇親会参加のみを目的とし た方のご参加はお断りします。 \n\n開催概要\n【日時 】 \n2019/3/26(火) 19:00-20:30 (懇親会終了:22:00)\n【会場】 \n LINE株式会社 (東京都新宿区新宿四丁目1番6号 JR新宿ミ ライナタワー 受付:5F) \n【アクセス】\n・JR新宿駅直 結（ミライナタワー改札）（埼京線、総武本線、中央 本線、湘南新宿ライン、山手線、成田エクスプレス）\ n・新宿三丁目駅徒歩1分（東京メトロ丸の内線、副都 心線、都営地下鉄）\n・バスタ新宿直結 \n※最寄り新 宿駅からの会場ビルまでの行き方はこちら \nタイムテ ーブル\n\n\n\n時間\n内容\nスピーカー\n\n\n\n\n18:40-19:00\n 受付\n以降の入場はできませんので間に合うようご来 場ください。\n\n\n18:55-19:00\nOpening\n\n\n\n19:00-20:00\nDeep CNN ネオコグニトロンと視覚パターン認識\n福島邦彦様 ( ファジィシステム研究所 特別研究員)\n\n\n20:00-20:30\nFull y Convolutional Networks における Softmax Cross Entropy Loss の変 種の適用\n久保慶伍 (LINE株式会社 DataLabs Machine Learning チーム)\n\n\n20:30-22:00\n懇親会\n\n\n\n22:00\nClose\n\n\n\n\nセ ッション内容紹介\n1) Deep CNN ネオコグニトロンと視覚 パターン認識\n高いパターン認識能力を学習によって 獲得することができる手法として，深層学習(deep learnin g)やCNN (convolutional neural network)が最近注目を集めている ．福島が1979年に発表したネオコグニトロンもそのよう な階層型多層神経回路の一種で，文字認識をはじめと する視覚パターン認識に高い能力を発揮する．ネオコ グニトロンの歴史は古いが，現在に至るまで種々の改 良が加えられ発展を続けている．現在広く用いられて いるdeep CNNとの相違点に重点を置きながら，最近のネ オコグニトロンを紹介する．\n 福島邦彦 様 (ファジィ システム研究所 特別研究員) \n1958年 京都大学工学部電 子工学科卒．同年 NHK入局． NHKの技術研究所，放送科 学基礎研究所（視聴科学研究室）\, 放送技術研究所な どを経て\, 1989年 大阪大学基礎工学部生物工学科（1997 年 大阪大学の組織変更により大学院基礎工学研究科シ ステム人間系専攻）・教授． 1999年 電気通信大学電気 通信学部情報通信工学科・教授． 2001年 東京工科大学 ・教授． 2006年（～2010年） 関西大学・客員教授． 現 在：ファジィシステム研究所・特別研究員（非常勤） ， 通常は東京都町田市の自宅で研究に従事． 工学博 士．\n脳における情報処理機構の解明のために\, 神経 回路モデルを仲介とする合成的手法を用いて研究を進 めている． 特に\, 視覚系における情報処理や記憶・学 習・自己組織化の機構の神経回路モデルの構成などに 興味を持つ． 「ネオコグニトロン」（学習によって視 覚パターン認識能力を獲得していく deep CNN，1979年に発 表）や，「選択的注意機構のモデル」（特定の視覚対 象に注意を向けてその対象物を認識し，他の物体から 切り出してくる機能を持った神経回路モデル）などを 提唱した．\nhttp://personalpage.flsi.or.jp/fukushima/\n2) Fully Conv olutional Networks における Softmax Cross Entropy Loss の変種の 適用\n近年、Deep Learning において精度改善のためにマー ジンの概念を取り入れるなどの Softmax Cross Entropy Loss の 変種がいくつか提案されている。これらは学習に追加 の計算量が掛かるものの、推論時には掛からず実用的 である。本発表ではそれら変種についてと、LINEの広告 自動審査におけるクリエイティブ内のテキスト面積推 定タスクで採用しているFully Convolutional Networksにそれら を適用した話を紹介する。\n 久保慶伍 (LINE株式会社 Dat aLabs Machine Learning チーム) \n2014年に奈良先端科学技術大 学院大学情報科学研究科博士後期課程修了。音声認識 に関する研究に取り組む。同年にグリー株式会社入社 。インフラやプラットフォームにおける検索・レコメ ンド、不正投稿検知に携わる。2016年にLINE株式会社入 社。主にレコメンドや画像関連のタスクに携わる。\n 入館方法・受付\n・新宿ミライナタワー 5Fエントラン スに設置した受付で入館手続きをしてください。\n・ その際 connpass の本イベントで発行した受付票をご提示 頂き、受付番号をお伝えください。\n・スタッフから ゲストカードを受け取り頂き、エレベーターで会場と なる15Fにお上り下さい。\n・ゲストカードは無くさな いようご注意ください。お帰りの際に必ずスタッフに 返却願います。イベント中は首から下げることをおす すめします。\n・受付は19:00までとなり、以降の入場は 出来ません。開始に間に合うようにご来場願います\n ・遅れた場合、ビルの受付や警備員では対応を行って おりませんのでご留意ください \nその他\n\n本イベン トはAI関連分野の技術に関心のある開発者/研究者/学生 の方を対象としております。それ以外の方、宣伝や採 用目的、懇親会参加のみを目的とした方のご参加はお 断りします。 \n会場では WiFi が利用できます。 \n当 社の判断において申し込みをキャンセルさせていただ く場合がございます。ご了承ください。\n LOCATION:LINE株式会社 新宿オフィス 東京都新宿区新宿四丁 目1番6号 JR新宿ミライナタワー URL:https://techplay.jp/event/722373?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR