BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:みんなでやろうDL勉強会 2ndシーズン Day4 数原 良彦 氏 X-WR-CALNAME:みんなでやろうDL勉強会 2ndシーズン Day4 数原 良彦 氏 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:822925@techplay.jp SUMMARY:みんなでやろうDL勉強会 2ndシーズン Day4 数原 良彦 氏 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20210709T120000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20210709T133000 DTSTAMP:20260407T231756Z CREATED:20210628T061740Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/82292 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nシリコンバ レーや日本の先端分野で働くエンジニア／リサーチャ ーによるML/DL勉強会、"みんなでやろうDL"勉強会がパワ ーアップして帰ってきた！\n2nd Season\n1stシーズンではML /DLの基本概念の習得とGoogle Colabを用いた演習のセット で全12回というロングランでした。2ndシーズンではそ の先端分野での応用や技術の詳細について切り込んで いきます。\n"みんなでやろうDL"勉強会 1stシーズン"\n" みんなでやろうDL"勉強会 2ndシーズン"\n\n\n全6回 毎週木 曜日 (日本時間金曜日) 開催　各回は1-1.5時間程度\n1st S eason からの豪華な講師陣がそのままに、今回は講師の 著書や著論文に沿ったトピックを伺います。\n全体的 には中級者向きですが、初心者にも配慮した内容です 。特にMLの先端領域での応用にフォーカスを当ててい ます。\n質問などもしやすい雰囲気で交流用の会も準 備しています。初心者大歓迎！\n講師による講義回が2 回続いたのち、演習＋LTの回を一回挟みます。こちら は初心者から上級者まで自由に質問して頂いたり、ネ ットワーキングや復習用に使って頂く時間です。\n\nDay 4 "ニューラル要約技術の最新動向 (教師なし複数文書 要約技術を中心に)"\n[ 日時 ] 米国時間(PST) 7/8日 20:00（ 日本時間 7/9 12:00）\n[ 時間 ] 1.5時間程度　(ZoomとDiscord によるオンライン開催です)\n[ 講師 ] 数原 良彦 氏 (Mega gon Labs リサーチサイエンティスト)\n2008年 慶應義塾大 学大学院前期博士課程修了。2008年-2014年日本電信電話 株式会社研究員、2014年-2016年株式会社リクルートホー ルディングス研究員およびMIT Media Lab Visiting Scientistを 経て2017年より現職。博士（工学）。Megagon Labsでは自然 言語処理とデータマネジメントに関わる研究開発をさ れています。\n[ タイトル ] "ニューラル要約技術の最 新動向 (教師なし複数文書要約技術を中心に)"\n[ 題材1 ] "OpinionDigest: A Simple Framework for Opinion Summarization"\n[ 題材 2 ] "Convex Aggregation for Opinion Summarization"\nアジェンダ：\n\ n導入 & 文書要約技術の分類\n抽出型 vs 抽象型\n単一文 書要約 vs 複数文書要約\nクエリ指向 vs 非クエリ指向\n\ n\n教師ありの要約技術\nseq2seq モデルのおさらい\n参照 要約を用いたニューラル要約技術\n\n\n教師データは必 要としない教師なし文書要約技術＋自著論文紹介\nAuto- Encoderと平均ベクトルを用いた教師なし文書要約\n意見 フレーズを用いた教師なし複数文書要約 (OpinionDigest)\n 潜在ベクトル最適化を用いた複数文書要約 (Coop)\nその 他の手法、テキスト以外の要約技術\n\n\nまとめ: 最新 動向と今後の展望\n事前学習言語モデルを用いた要約 技術\nコントロールコードを用いた要約技術\nなど 　\n\n\n\n関連論文\n\n詳細に説明予定\n(OpinionDigest) Yoshihi ko Suhara(*)\, Xiaolan Wang(*)\, Stefanos Angelidis\, Wang-Chiew Tan\, "O pinionDigest: A Simple Framework for Opinion Summarization"\, ACL 2020. ( (*) Contributed equally) PDF\n(Coop) Hayate Iso\, Xiaolan Wang\, Yoshihik o Suhara\, Stefanos Angelidis\, Wang-Chiew Tan\, "Convex Aggregation for Opinion Summarization"\, arXiv\, 2021. PDF\n\n\n概要だけ説明予定\ nS Angelidis\, RK Amplayo\, Y Suhara\, X Wang\, M Lapata\, "Extractive Op inion Summarization in Quantized Transformer Spaces"\, TACL 2021.\nNofar Carmeli\, Xiaolan Wang\, Yoshihiko Suhara\, Stefanos Angelidis\, Yuliang Li\, Jinfeng Li\, Wang-Chiew Tan\, "Constructing Explainable Opinion Grap hs from Reviews" WWW 2021. PDF\nXiaolan Wang\, Yoshihiko Suhara\, Natalie Nuno\, Yuliang Li\, Jinfeng Li\, Nofar Carmeli\, Stefanos Angelidis\, Es er Kindogan\, Wang-Chiew Tan\, "ExtremeReader: An Interactive Explorer Fo r Customizable And Explainable Review Summarization" WWW 2020 (demo) PDF\ n\n\n\n[ 参加人数 ] Max 60人\n全体スケジュール 概略\nDay 1 \n\n\n\nタイトル\n"ベイズ最適化入門"\n\n\n\n\n日時\n米国 時間 6/17日 20:00（日本時間 6/18 12:00）\n\n\n講師\nUX エン ジニア / クリエィティブテクノロジスト 飯塚 修平 氏\ n\n\n題材\nオライリー出版 『ウェブ最適化ではじめる 機械学習』\n\n\n\nDay 2\n\n\n\nタイトル\n"DLのComputational Pat hologyへの応用"\n\n\n\n\n日時\n米国時間 6/24日 20:00（日本 時間 6/25 12:00）\n\n\n講師\nスタンフォード大 Department of Biomedical Data Science ポスドク 山下 力也 氏\n\n\n題材1\n"Dee p learning model for the prediction of microsatellite instability in colo rectal cancer: a diagnostic study"\n\n\n\nDay3\n\n\n\n\n演習＆LT会 ( 第一回)\n\n\n\n\n日時\n米国時間 7/1日 20:00（日本時間 7/2 12:00）\n\n\n\nDay4\n\n\n\nタイトル\n"ニューラル要約技術の 最新動向 (教師なし複数文書要約技術を中心に)"\n\n\n\n\ n日時\n米国時間 7/8日 20:00（日本時間 7/9 12:00）\n\n\n講 師\nMegagon Labs リサーチサイエンティスト 数原 良彦 氏\n\n\n題材1\n"OpinionDigest: A Simple Framework for Opinion Summariz ation"\n\n\n\nDay5\n\n\n\nタイトル\nレーダー信号を用いたジ ェスチャ認識\n\n\n\n\n日時\n米国時間 7/15日 20:00（日本 時間 7/16 12:00）\n\n\n講師\nGoogle Advanced Technology and Projects 林 鋭志 氏\n\n\n題材\n"RadarNet: Efficient Gesture Recognition Tec hnique Utilizing a Miniature Radar Sensor"\n\n\n\nDay6\n\n\n\n\n演習＆ LT会 (第二回)\n\n\n\n\n日時\n米国時間 7/22日 20:00（日本時 間 7/23 12:00）\n\n\n\n勉強会運営スタッフ：\n山中 仁 / Goo gle\, Research Engineer @Jiny2001\n西田 祐木 / Waymo\, Software Engin eer @glory791days\n岡田 謙之 / NVIDIA\, Senior Software Engineer\n運 営：JTPA (Japanese Technology Professionals Association) LOCATION:オンライン オンライン URL:https://techplay.jp/event/822925?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR