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SUMMARY:NN論文を肴に酒を飲む会 #11 オンライン！
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/77875
 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nお酒を飲み
 ながら、最近の深層学習関連の論文をゆる〜く紹介し
 、ゆる〜く議論する会です。\n「機械学習とか深層学
 習とか気になっているけど論文読むとか実装するとか
 きついな」という方々に参加いただいて、色々議論で
 きるといいなと考えています。\n普段あまり論文を読
 まない方や学生さんも、どしどしご応募ください。\n
 今回は昨今の状況を考え、オンラインイベントとさせ
 ていただきます。イベントへの参加方法については、
 後日参加者の皆さんにメールさせていただく予定です
 。\n今回のテーマは「Responsible AI（責任あるAI）」\n発
 表者には、Responsible AIに関する論文を紹介して頂きま
 す。\n近年のAI関連研究の著しい進展により、医療や金
 融など様々な分野でAIが活用されるようになりました
 。一方で、深層学習をはじめとする機械学習ベースのA
 Iでは、データセットに依存して一部のユーザがその恩
 恵を受けられないという公平性の問題や、モデルのブ
 ラックボックス化によりどうしてそのような挙動した
 のかということが分からないという説明性の問題など
 が指摘されます。その他にもAIを社会で活用していく
 為にはAIを活用したシステムのセキュリティや安全性
 、プライバシーなど様々なことを考慮した実装が求め
 られています。\nこうしたモデルの性能以外の要件も
 考慮した、安心して社会で活用することのできるRespons
 ible AI（責任あるAI）を開発するための様々なアプロー
 チがGoogleをはじめとして様々な企業で検討され、各社
 ガイドラインの公開などを行なっています。\n各社のRe
 sponsible AIに関する取り組みをまとめたガイドラインに
 ついて発表いただいても構いませんし、Responsible AIの
 開発のために必要な各要素を深掘りしたものについて
 の発表もWelcomeです。\n発表者も「ガチ勢」である必要
 はありません。これを機に論文読めるようになりたい
 ！という方も大歓迎。\n一度発表していただくと次回
 以降優先的に参加できますので、是非発表してくださ
 い。\nゆるふわ枠について\n以前の飲み会で「論文読む
 の初心者なので、20分だと長過ぎるし、本気の質問が
 くるとドキドキしてしまう」というフィードバックを
 いただきましたので、以下のような「ゆるふわ枠」を
 設定しています。できるだけ気軽に登壇できる雰囲気
 を作りたいと思いますので、ぜひ発表にチャレンジし
 てみてください。\n\n論文発表に慣れていない方優先\n
 深層学習関連という以外、テーマは絞らない(今回の場
 合、エッジ技術とは関係のないテーマでもOKです)\n発
 表時間は通常の半分の10分\n論文を読みきれなくてもOK
 。わからなかったところは参加者に質問してください
 。 (これは通常の発表枠でもOKです)\n\n参考資料\nどこ
 で論文を探したらよいかわからないという方は下記の
 リンクを参考にしていただければと思います。\n\nhttps:
 //paperswithcode.com/sota \n     機械学習系の論文と実装をわ
 かりやすくまとめてくれているサイトです\nhttps://github
 .com/arXivTimes/arXivTimes \n     機械学習関係の論文を調査し
 、共有するためのリポジトリです。\nhttps://github.com/denn
 ybritz/deeplearning-papernotes \n     メジャーどころの論文を
 リストにしてくれています\n\nまた今回はテーマの範囲
 がわかりにくいと思われますので、どういう論文を読
 んだらいいか分からないという方は以下にいくつかピ
 ックアップいたしましたのでそこから選んでいただい
 ても構いませんし、参考にしてみてください。\n\nガイ
 ドライン等\nResponsible Development of AI\n公平性\nKDD'19 Fairnes
 s Tutorial（チュートリアルの引用論文）\n説明性\n「NN論
 文を肴に酒を飲む会 #9」のテーマが「Deep Learningの説明
 性」だったので参考にしてみてください。\nセキュリ
 ティ・安全性\nConcrete Problems in AI Safety\nOn Evaluating Adversa
 rial Robustness\nプライバシー\nScalable Private Learning with PATE\
 n\nタイムスケジュール\n飲み会なので、大幅に前後す
 ることがあります\n\n\n\n時間\n内容\n発表者\nタイトル\n
 \n\n\n\n20:00 - 20:10\nイベント開始・乾杯\n-\n-\n\n\n20:10 - 20:
 30\n発表1\nTakuya Shimmura さん\nSemi-supervised Knowledge Transfer f
 or Deep Learning from Private Training Data\n\n\n20:30 - 20:40\nQA\nShuhe
 i Fujiwara さん\n-\n\n\n20:40 - 21:00\n発表2\n龍一郎 さん\nHuman
 -Centered Tools for Coping with Imperfect Algorithms During Medical Decis
 ion-Making\n\n\n21:00 - 21:10\nQA\nShuhei Fujiwara さん\n-\n\n\n21:10 -
  21:30\n発表3\nおおたまん さん\nFairness-Aware Ranking in Search
  & Recommendation Systems with Application to LinkedIn Talent Search\n\n\
 n21:30 - 21:40\nQA\nShuhei Fujiwara さん\n-\n\n\n21:40 - 21:50\nクロ
 ージング\n-\n-\n\n\n\nTFUG について\nTensorFlow User Group (TFUG)
  は有志による TensorFlow のコミュニティです。\nTensorFlow
  を使っている人、他のフレームワークを使っているけ
 れど TensorFlow にも興味がある人、現在 TensorFlow を使っ
 ていないけれど興味がある人など、所属や肩書は問わ
 ず、様々なバックグラウンドを持つ人に参加して頂け
 ると嬉しいです。\n\nウェブサイト: http://tfug.jp\nslack: tf
 ug.slack.com\nFacebook グループ: https://www.facebook.com/groups/1785
 59235921208/\n\n行動規範\nTFUG は以下の行動規範に従いま
 す。\nhttps://tfug.jp/policy.html\n諸注意\n\nイベントの様子
 を撮影・録画し、ブログやSNSなどで公開することがあ
 ります。その際、来場者の姿も公開されることがある
 ことをご了承ください。\n
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