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X-WR-CALDESC:【オンライン開催】機械学習の応用事例とケ
 ーススタディ
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SUMMARY:【オンライン開催】機械学習の応用事例とケース
 スタディ
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/78165
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【オンライ
 ン開催】機械学習の応用事例とケーススタディ\n概要\n
 データ活用やAI活用が当たり前にうたわれるようにな
 ってきた昨今。機械学習の応用や解析精度向上のため
 の施策は現場の悩みの一つかもしれません。また、進
 化スピードの速い技術領域の中で学術的な研究成果を
 どのような形で自社のサービスや製品に取り込んでい
 くのかもデータサイエンティスト・機械学習エンジニ
 アの大きな役割だといえます。\nそこで、今回のイベ
 ントでは上記のような課題を研究（学術）的な視点と
 サービスや事業的な視点からケーススタディを行いま
 す。実戦での活用につながる内容を提供します。\n参
 加対象\n・データサイエンティスト、機械学習エンジ
 ニア、ソフトウェアエンジニア、アルゴリズムエンジ
 ニア\n・コンピュータサイエンス領域でデータ解析、
 機械学習、アルゴリズム分野の研究をされている方\n
 ※基礎的な知識から応用まで実務などで機械学習の活
 用をされている方が対象になります。\n※本イベント
 は、技術者・研究者向けの内容になっています。\nタ
 イムスケジュール\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n17:00〜\n受付開
 始（Zoom開始）\n\n\n17:15〜17:20\nオープニング\n\n\n17:20〜1
 7:40\n\n名刺データ化システムにおける機械学習の活用\n
 内田 奏氏／Sansan株式会社\n\n\n\n17:40〜18:20\n\n深層学習
 を使いこなすための事例紹介\n山崎 俊彦氏／東京大学
 大学院 情報理工学系研究科 准教授\n\n＜概要＞\n深層
 学習について、チュートリアルを一通り済ませた後の
 下記のような課題について、実用的に使いこなす上で
 理解しておきたいテクニックなどについて事例を交え
 ながらご紹介します。\n・各基本機能が何の役に立つ
 のかわかりにくい\n・各種パラメータをどの様にチュ
 ーニングしてよいかわかりにくい\n・データはたくさ
 んあるのだけどラベルをつける方法がわからない\n\n\n\
 n18:20〜18:40\n\nAIを用いた感性学習とその応用事例\n岡本
  卓氏／SENSY株式会社 \n取締役CRO. SENSY人工知能研究所（
 SAILS）所長\n\n\n\n18:40〜19:00\n質疑応答（チャットにて）
 \n\n\n19:00\n終了（Zoom終了）\n\n\n\n※ 当日予告なく時間
 配分・内容が変更になる可能性がございます。\n登壇
 者\n山崎 俊彦氏　\n東京大学大学院 情報理工学系研究
 科 准教授\n東京大学工学部電子工学科卒業。東京大学
 工学系研究科電子工学専攻修了。博士(工学)。学生時
 代は半導体物性を活かしたアナログVLSI研究に従事。現
 在、東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専
 攻准教授。2011～2013年まで米国・コーネル大学Visiting Sc
 ientist。「魅力」の予測・要因解析・増強を行う魅力工
 学に関する研究を精力的に行っているほか、大規模マ
 ルチメディアデータ処理、物体認識・機械学習、最適
 化、3次元映像処理などの研究を行っている。\n \n岡本 
 卓氏\nSENSY株式会社　https://sensy.ai/\n取締役CRO. SENSY人工
 知能研究所（SAILS）所長\n2007年慶應義塾大学大学院理
 工学研究科博士課程修了。博士（工学）。2014年千葉大
 学大学院工学研究科准教授。システム工学、最適化理
 論、ソフトコンピューティング、計算知能、複雑系を
 中心に、人工知能技術に関する教育研究に携わる。計
 測自動制御学会論文賞・友田賞をはじめとして9件の学
 会賞を受賞。 2017年10月からSENSY株式会社取締役CRO (Chief
  Research Officer) 。 千葉大学 グローバルプロミネント研
 究基幹 特任准教授、同大学 非常勤講師も務める。電
 気学会論文委員会（C2グループ）主査、計測自動制御
 学会代議員、SICE JCMSI AssociateEditor、進化計算学会理事
 を歴任（現任を含む）。\n \n内田 奏氏\nSansan株式会社
 　https://jp.corp-sansan.com/\n\n東京電機大学大学院工学研究
 科修士課程修了。在学中は深層学習を用いた画像生成
 ・変換に関する研究に取り組む。学生時代からDSOCのイ
 ンターンとして名刺画像の品質およびOCR精度の改善に
 関する研究開発に従事。\nDSOC（https://sansan-dsoc.com/）Data
  Strategy & Operation Center ―Sansan株式会社のデータ統括部
 門\n\n参加方法（必ず確認してください）\nZoomによる開
 催　https://zoomy.info/manuals/what_is_zoom/\n・エントリーの際
 に頂いたアドレスにアカウントを送付します。※前日
 、もしくは当日発行\n・アカウントは当日のみ有効\n\n
 途中参加・退出は自由です。お好きなタイミングで OK 
 ですが、スタート時に合わせて集まっていただけます
 と主催者的には嬉しいです。\n基本的には、前日まで
 に、必ずお持ちの端末（パソコン、スマートフォン、
 タブレット）にあらかじめ Zoom をインストールし「ミ
 ーティングに参加できる環境」を作っておいてくださ
 い。マイク、カメラの調整も前もって完了させてくだ
 さい。\n当日のカメラの ON / OFF は自由ですが、マイク
 はミュートにしてください。\n開始15 分前からオンラ
 イン接続可能です。不安な方は、時間の余裕を持って
 早めに接続ください。\nネットワーク環境や各自使用
 する端末のスペックによって、接続が一部停止・遅延
 する可能性があります。\n時間になっても始まらない
 ときは、Zoom を一旦終了して、再度接続しなおしてく
 ださい。\n\n参加費\n無料\n注意事項\n※ 参加を辞退す
 る場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願い
 致します。\n※本セミナーで提供される画像、音声、
 プレゼンテーション資料などの複製、改変、再編集、
 再配布、再出版、ダウンロード、録画、表示、掲示ま
 たは転送することを禁じます。\n 
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