BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【第35回AIセミナー】「ロボットラーニング」 X-WR-CALNAME:【第35回AIセミナー】「ロボットラーニング」 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:737968@techplay.jp SUMMARY:【第35回AIセミナー】「ロボットラーニング」 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190716T130000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190716T150000 DTSTAMP:20260429T120605Z CREATED:20190621T140036Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73796 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【第35回AIセ ミナー】「ロボットラーニング」\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\n2019年7月は「ロボットラーニン グ」がテーマです。\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近年のロボットの進化を支える重 要な技術が、機械学習に基づくラーニングです。2019年 7月は、最先端の研究をされている先生方に、ロボット のラーニングに関する理論や応用展開について解説い ただきます。\n\n基本情報\n\n\n名称：【第35回AIセミナ ー】「ロボットラーニング」\n日時：2019年7月16日（火 ）13:00-15:00\n※通常より早く開始いたします。ご注意く ださい。\n受付時間：12:20-15:00\n※ 受付時間外のご来場 には、対応できない場合があります。\n場所：〒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/tele com-center-access/\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\n13 :00-13:45\n\n 「確率的生成モデルに基づくロボット学習 」\n長井隆行\n（大阪大学大学院　基礎工学研究科　教 授）\n 概要： \nロボットが人のような柔軟な知能を持 つための一つのアプローチとして、人の発達や学習の 仕方をまねることが有効であると考えている。我々の グループでは、確率的生成モデルを中心として、表現 学習、強化学習、時系列学習などを統合することによ り、ロボットが概念や行動、言語などを同時に学習す る枠組みを提案している。また、これを実ロボットに 搭載し、実ロボットが物理的な環境や人とのインタラ クションを通して、どのように学習するかを観察して いる。本セミナーでは、確率的生成モデルを基盤とし た統合認知モデルを概観するとともに、今後のロボッ ト知能の方向性について議論する。\n\n 略歴： \n1997年 　慶應義塾大学大学院理工学研究科電気工学専攻後期 博士課程修了．博士（工学）．\n1998年　電気通信大学 助手，\n2003年　カリフォルニア大学サンディエゴ校客 員研究員，\n2015年　電気通信大学教授を経て，2018年よ り大阪大学大学院基礎工学研究科教授．電気通信大学 人工知能先端研究センター特任教授，玉川大学脳科学 研究所特別研究員，産総研人工知能研究センター客員 研究員を兼務．IROS Best Paper Award Finalist，Advanced Robotics B est Paper Award，人工知能学会論文賞など多数受賞．知能 ロボティクス，認知発達ロボティクス，記号創発ロボ ティクス，ロボット学習に関する研究に従事． \n\n \n \n\n\n \n\n13:45-14:30\n\n 「ガウス過 程とベイズ推論によるロボットの行動学習」\n松原　 崇充\n（奈良先端科学技術大学　システム情報学分野 　特任准教授）\n 概要：\nロボットが活躍の場を拡大 するためには，不確実環境において知的かつ頑健にタ スクを遂行可能な行動計画・学習技術が不可欠である ．本講演では，ガウス過程とベイズ推論の枠組みを用 いて，環境と相互作用を通じて収集された経験データ から最適行動を計画・学習するアプローチに焦点をあ てる．行動計画においてボトルネックとなる計算時間 を低減する近似計算手法（解析的モーメントマッチン グやスパースガウス過程の変分学習など）の解説を交 えつつ，我々の研究室で取り組んでいるモデルベース ・フリー強化学習や能動フィルタリングのアルゴリズ ムおよび小型船舶の自動運転や双腕ロボットによる物 体探索などの応用事例を紹介する．\n　 \n \n\n 略歴： \n2007年12月　奈良先端科学技術大学院大学情報科学研 究科博士課程修了．2008年1月同大学同研究科助教，\n201 6年1月　准教授を経て，2019年1月より特任准教授（テニ ュア・トラック教員）．\n2008年4月よりATR脳情報研究所 ，2016年10月より産業技術総合研究所客員研究員．\n2013 年1月から2014年1月まで和蘭ラドバウド大学ナイメーヘ ン校客員研究員.\n2011年度計測自動制御学会学術奨励賞 （研究奨励賞），平成24年度および平成30年度日本神経 回路学会論文賞，RSJ/KROS Distinguished Interdisciplinary Research Award (RO-MAN2015)，2016IEEE-RAS\nHumanoids Best Oral Paper Award な どを受賞．機械学習や最適制御，\n強化学習を用いた ロボットやインタフェースの知能化研究に従事．IEEE， 日本神経\n回路学会，計測自動制御学会などの会員． （日本ロボット学会正会員）\n\n\n\n \n\n14:30-15:00\n\n 「 機械学習技術の産業用ロボットへの展開」\n堂前幸康\n （産総研 人工知能研究センター オートメーション研 究チーム長）\n 概要： \n産業用ロボットへの機械学習 技術の展開状況を示す。近年進んだセンサベースによ るピッキングやマテリアルハンドリングの状況を紹介 し、機械学習を利用した最新技術の事例を紹介する。 特徴量設計に基づく認識技術との統合や、実機を使わ ない学習などの最新事例を示す。\n\n 略歴： \n博士（ 情報科学、北海道大学）。三菱電機株式会社の主席研 究員を経て、2018年国立研究開発法人産業技術研究所入 所、現在オートメーション研究チーム長。 \n\n\n\n\n\n\n LOCATION:Asia startup office MONO 〒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/737968?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR