BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:実務のための過学習対策 ～AIにおける学習デ ータの不足や不均衡を考える～ X-WR-CALNAME:実務のための過学習対策 ～AIにおける学習デ ータの不足や不均衡を考える～ 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:821046@techplay.jp SUMMARY:実務のための過学習対策 ～AIにおける学習データ の不足や不均衡を考える～ DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20210706T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20210706T210000 DTSTAMP:20260425T205444Z CREATED:20210611T111329Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/82104 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n実務のため の過学習対策～AIにおける学習データの不足や不均衡 を考える～\n学習データの不均衡や不足からくる機械 学習アルゴリズムの「過学習」は 特にAIの実社会応用 上常に頭を悩ませる問題の1つです。本講演では、過学 習の問題を解決するための転移学習、対照学習、 サン プリング手法など様々な手法についてレビューすると ともに、 深層学習アルゴリズムの特性からなぜそのよ うな手法が可能なのかについて技術面そしてビジネス の観点から考察します。\nタイムスケジュール\n\n\n\n時 間\n内容\n\n\n\n\n19:00〜19:05\n開催のごあいさつ\n\n\n19:05 〜19:40\n基調講演：実務のための過学習対策 -AIにおけ る学習データの不足や不均衡を考える-山﨑 俊彦准教 授（東京大学大学院 情報理工学系研究科）\n\n\n19:40〜2 0:00\n過学習に関する技術的なアプローチ三木 一弘（株 式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社）\n\n\n20:00 〜20:20\nビジネス目線で過学習をどう見るか。その使い どころ・考えどころ中井 克典（株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社）\n\n\n20:20〜20:30\nテクノプロ ・デザイン社の取り組み\n\n\n20:30〜20:40\nテクノブレー ンの取り組み\n\n\n20:40〜20:55\n質疑応答\n\n\n20:55～\n閉会 のごあいさつ/アンケート回答\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\n山﨑 俊彦准教授\n東京大学大学院 情報理工学 系研究科\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)。\n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。\n 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。\n2011～2013年まで米国・コーネル大学Visiti ng Scientist。「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\n \n中井 克典\n株式会社テクノプロ　テクノプロ・デザ イン社\n1977年群馬県生まれ。東北大学大学院理学研究 科修了後、博士研究員、大学教員を経てテクノプロ・ デザイン社に入社。\n協業先のALBERTにて製造業、小売 業、通信業、運輸業、金融業など幅広いドメインで案 件に従事。最近は人材育成＋業務アドバイザーの業務 が中心。\n\n\n\n三木 一弘\n株式会社テクノプロ　テク ノプロ・デザイン社\n1980年大阪府生まれ。京都大学大 学院エネルギー科学研究科博士過程修了、高温プラズ マ物理の研究者としてアメリカ・韓国・日本の研究所 を渡り歩いた後、テクノプロ・デザイン社に入社。\n 協業先のi's Factoryでは、深層学習による画像処理の研 究開発や、顧客のDX化でのデータ分析業務などに従事 。データ分析のスペシャリストとして、顧客やスタッ フとの調整にも携わる。\n趣味は旅行で、海外や国内 の離島によく旅行していたが、現在はコロナ禍のため に自粛中。\n\n\n【司会進行】山内 宗和\nテクノブレー ン株式会社\n東証一部上場メーカーに入社したのち、20 00年から研究者・技術者に特化した テクノブレーンで ヘッドハンティングを行う。\n現在は、博士号取得者 のキャリア構築支援やデータサイエンティストやAI関 連職の方の 転職支援を行っており、約5\,000名のキャリ ア支援実績あり。大学内での講演実績も多数。\n・2005 年CDA（キャリアデベロップメントアドバイザー）\n・20 16年キャリアコンサルタント（国家資格）取得\n\n参加 対象\n\nコンピュータサイエンスの領域で、データ解析 、 機械学習（ディープラーニング）、アルゴリズムに 関わる分において提案・実装・導入に 携わるエンジニ ア・研究者、またはポストドクターの方、及び2022年3 月までに博士課程後期を修了予定の方\nクライアント 先へAI、データサイエンスの提案業務を行っている方\n AI、データサイエンス関連プロジェクトのプロジェク トマネージャの方\n\n参加費\n無料\nハッシュタグ\n#techp layjp\n注意事項\n\nリクルーティング、勧誘など、採用 目的でのイベント参加はお断りしております。\n会場 として使用するZOOMのURLは当日のみ有効です。\n欠席さ れる場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理を お願い致します。\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 をインストールしセミナーに参加 できる環境をご準備ください。また、マイクなどの視 聴機器の調整も事前にご準備ください。\n開始5分前か らオンライン接続可能です。接続に不安な方は、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 LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/821046?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR