BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:W&Bカンファレンス：Fully Connected 2023 Tokyo X-WR-CALNAME:W&Bカンファレンス：Fully Connected 2023 Tokyo 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:917925@techplay.jp SUMMARY:W&Bカンファレンス：Fully Connected 2023 Tokyo DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20231011T133000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20231011T200000 DTSTAMP:20260703T224301Z CREATED:20230829T065409Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/91792 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nイベントの 詳細\n本イベントの詳細はこちら をご覧ください！\n イベントの概要\n今年日本展開を開始したWeights & Biases が国内初のユーザーカンファレンスを開催します。\n 生成AI・LLM・クリエイティビティ・自動運転・ヘルス ケア、AIの活用分野として注目を集める各分野を代表 するMLエンジニアと研究者たちは、ML開発から実世界の AIアプリケーションを生み出すために、どのような工 夫をしているのでしょうか？WandBを愛用する登壇者た ちから、普段は聞く機会のないML開発・運用のベスト プラクティスを学べる貴重なイベントです。\nWeights & B iasesからは創業時から在籍するプロダクトマネージャ ーのCarey Phelpsが来日し、\nWandBの最新機能と今後のプロ ダクト・ロードマップを発表します。\n懇親会では、AI の未来を熱く語り合いましょう！\nタイムテーブル\n\n\ n\n時間\n内容\nスピーカー\n\n\n\n\n13:30 ~ 14:00\n受付\n\n\n\n 14:00 ~ 14:05\nオープニング\nシバタアキラ\n\n\n14:05 ~ 14:25\ nCyberAgentにおける日本語LLMの開発について\nCyberAgent 石 上 亮介さん\n\n\n14:25 ~ 14:45\n日本経済新聞社におけるWan dBの活用例\n日本経済新聞 青田 雅輝さん\n\n\n14:45 ~ 15:05 \nTuringにおける自動運転モデルの開発とW&Bの活用\nTuring 井ノ上 雄一さん\n\n\n15:05 ~ 15:10\nBreak\n\n\n\n15:10 ~ 15:35\n 世界の先端AI企業におけるML開発手法と、Weights & Biases プロダクトロードマップ\nW&B Carey Phelps\n\n\n15:35 ~ 16:05\n リソースを最適化してAIを加速せよ\nRun:ai Nir Lubliner\n\n\ n16:05 ~ 16:30\nWoven by Toyota：より安全な移動のためのML技 術の開発\nWoven Evan Cushingさん\n\n\n16:30 ~ 16:35\nBreak\n\n\n\n1 6:35 ~ 16:65\nDagster\, Weights and Biases\nSyntheticGestalt 神谷 幸 太郎さん\n\n\n16:55 ~ 17:15\nAI DJパフォーマンスを通して 考える、創造性とAIの未来\nQosmo 徳井 直生さん\n\n\n17:15 ~ 17:20\nBreak\n\n\n\n17:20 ~ 17:40\nLLMおよび言語処理研究で のWandB利用例の紹介\n東北大 鈴木 潤先生\n\n\n17:40 ~ 18:00 \nLLMの開発は難しい？簡単？Stability AIの現場から\nStabil ity AI 秋葉 拓哉さん\n\n\n18:00 ~ 20:00\n懇親会\n参加者皆様 \n\n\n\n登壇者紹介\n秋葉 拓哉 - Stability AI\, シニアリサ ーチサイエンティスト\n\n東京大学大学院情報理工学系 研究科で博士号を取得後、国立情報学研究所で特任助 教、PFN機械学習基盤担当VPを経て、現職。Stability AI 入 社後は複数の生成基盤モデル構築プロジェクトを手掛 ける。共著書に『Kaggleに挑む深層学習プログラミング の極意』（講談社）などがある。\n\n講演内容「LLMの開 発は難しい？簡単？Stability AIの現場から」 - 世界を驚 かせたGPT-3.5やGPT-4には数百人の技術者が関わっていま す。その開発は非常に複雑で高度であり、そう簡単に 実現できないと感じるかもしれません。しかし、現在 、オープンなLLMが台頭し、その進化を続けています。L LMの開発は、難しいのでしょうか？それとも、簡単な のでしょうか？GPT-4等の性能はこの進化の延長線上に あるのでしょうか？オープンLLMの開発をリードするStab ility AIの現場からの視点で、開発の実情や直面する課 題についてお話しします。\n\n石上 亮介 - CyberAgent\, ML エンジニア\n\n2021年 株式会社サイバーエージェント 中 途入社。AI事業本部で「極予測LP」の開発、大規模言語 モデル（LLM）をはじめとした基盤モデルプロジェクト のリードを担当。画像やテキストを対象としたマルチ モーダルなAIの社会実装に従事している。\n\n講演内容 「CyberAgentにおける日本語LLMの開発について」 - 近年注 目を集めているLLM（大規模言語モデル）ですが、日本 国内においても活用・開発の両面で盛り上がりを見せ ています。本講演ではCyberAgentで開発を進めている日本 語LLMを題材に、取り組みの中で得られた知見や課題、 またWeights & Biasesをどのように活用しているかについて ご紹介します。\n\nEvan Cushing - Woven by Toyota\, Machine Learnin g Engineer\n\nA UC Berkeley graduate with dual degrees in arts and scienc e\, Evan has always drawn inspiration and positive transfer between the d omains. Since launching his career in machine learning in 2015\, he has b een both a keen observer and active contributor to the rapidly evolving M L tooling ecosystem and the open-source community. In his current role at Woven by Toyota\, Evan serves as a Machine Learning Engineer\, applying the philosophy of "kaizen" to continuously improve ML systems. His primar y focus is on the development of multi-task perception solutions.\n\n講 演内容「Woven by Toyota：より安全な移動のためのML技術 の開発」 - Woven by Toyotaでは、安全と革新への取り組み が、より安全な移動の未来のためのMLの開発を推進し ています。このトークでは、Weights & Biasesのようなツー ルを利用して、ML技術を迅速に繰り返し改善する方法 を共有します。私たちの実践的な戦略と、自動運転の ための実際の改善を理解するために、ぜひご参加くだ さい。\n\n神谷 幸太郎 - SyntheticGestalt\, CTO\n\n京都大学に て数学修士として情報幾何を土台に学習理論を研究。N RIで先端技術の産業応用を目指した実証実験を複数実 施。その後、Deloitte Digital に参画し、データサイエン ス時代におけるサービスデザインをはじめとして、台 頭しつつあった深層学習に関する専門的なコンサルテ ィングを提供。Bayer の Open Innovation チームを経て、創 薬と合成生物学を中心にライフサイエンス分野におけ る機械学習及びシミュレーションの可能性を開拓すべ く SyntheticGestalt を共同設立。\n\n講演内容「Dagster\, Weigh ts and Biases」 - Dagster と Weights & Biases のインテグレー ションについて紹介する。Dagster はワークフローのオ ーケストレーションを行い、シミュレーションや機械 学習などといった計算モダリティが多様化する中で、 複雑な計算シナリオを統一的かつ一元的に扱えるよう にする。SyntheticGestalt では代謝シミュレーションや分 子機能予測など、ライフサイエンス領域における応用 的なアルゴリズムを多数扱うため、これらのツールを 活用している。\n\n鈴木 潤 - 東北大学 データ駆動科学 ・AI教育研究センター\, 教授\n\n2001年から2018年まで日 本電信電話株式会社 コミュニケーション科学基礎研究 所に研究員（特別研究員）として勤務。2018年，東北大 学大学院情報科学研究科准教授に着任し，2020年より現 職。2005年奈良先端大学院大学博士後期課程修了 博士 （工学）。2008年から2009年までMIT CSAIL客員研究員。2017 年より理化学研究所革新知能統合研究センター客員研 究員。2020年から2022年までGoogle LLC Visiting Researcher（ク ロスアポイントメント）。主として自然言語処理、機 械学習、人工知能に関する研究に従事。言語処理学会 理事、ACL Rolling Review Editors in Chief。\n\n講演内容「LLMお よび言語処理研究でのWandB利用例の紹介」 - WandBにて実 験を管理することで、必要な実験設定の取りこぼしや 無駄な実験の抑止、実験結果の分析や共同研究者との 情報共有など、研究を進める上で様々な場面で作業の 効率化ができます。本講演では、Tohoku NLPグループ (大 学の研究室) での言語処理研究におけるWandBの活用事例 を紹介します。また、LLM勉強会(https://llm-jp.nii.ac.jp)の 活動として言語モデルの構築に取り組んでおり、その 中でのWandB利用例も合わせて紹介します。\n\n徳井 直生 - Qosmo\, Inc.\, CEO\n\n「アートとテクノロジーを通じて人 類の創造性を拡張する」をビジョンに掲げ、主にアー トや音楽などのクリエイティブ領域においてAI利活用 の可能性を広げる作品・ツールの制作や企業R&D案件を 多数手掛ける。代表作品のAI DJ他これまでに発表した 作品は国際的にも高く評価され、ニューヨークMoMAやロ ンドンのバービカン・センターなどで展示された。2021 年1月、これまでの活動にもとづいて、AI技術と人間の 関係性の未来像を提示した『創るためのAI – 機械と創 造性のはてしない物語』を出版し2021年度大川出版賞を 受賞。\n\n講演内容「AI DJパフォーマンスを通して考え る、創造性とAIの未来」 - 現在の生成AIブームの影で、 アーティストやクリエイターの仕事や文化そのものに 対する影響が懸念されている。\nDALL-Eなどのモデルに 代表される、人の創作物を総体として模倣して生成す るようなあり方が、生成AIの望ましいかたちなのだろ うか。講師本人が手掛けるAI音響合成モデルを用いた 音楽パフォーマンスを題材に、社会にとって、われわ れの文化にとって真に価値のある生成AIのあり方や、AI とともに創作する未来における心構えを提言する。\n\n 青田 雅輝 - 株式会社日本経済新聞社 研究員\n\n2021年、 日本経済新聞社に入社。機械学習とアルゴリズムを活 用した研究開発業務に主に従事し、プロダクトへの機 能実装を含めて幅広く担当している。画像、テキスト 、音声、地理情報といった多様なデータソースに興味 を持ち、その知識を日々の業務に活かしている。趣味 として競技プログラミングやデータサイエンスコンペ ティションに参加し、AtCoderで水色のレート、KaggleでMas terのタイトルを獲得。\n\n講演内容「日本経済新聞社に おけるWandBの活用例」 - 日本経済新聞社では多くのデ ータを保有し、そこから価値を生み出すために様々な 研究開発を行っています。 本講演では、日本経済新聞 社で行われている研究開発の事例やWandBの活用例をご 紹介します。活用例は、論文執筆、自然言語処理、ア ルゴリズム探索、画像生成など多岐にわたるトピック を含みます。研究開発上の課題点とWandBがどのように 問題解決に一役買ったかをご紹介します。\n\n井ノ上 雄一 - Turing株式会社 シニアリサーチャー\n\n京都大学 薬学研究科でPhDを取得。Kaggle Grandmaster。Turingの創業1ヶ 月後からインターンとして開発に関与し、2022/4から正 社員として本格的にジョイン。現在はBrain Research Teamで 完全自動運転の実現に向けて研究中。\n\n講演内容「Tur ingにおける自動運転モデルの開発とW&Bの活用」 - 完全 自動運転の実現を目指すTuringは、Driver/Navigatorモデルと いう戦略を立てています。周囲を認識してリアルタイ ムに運転を行うDriverモデルと複雑な状況を理解して突 破するNavigatorモデル、この2つを組み合わせることで自 動運転を実現するという戦略です。この戦略のもと、 現状の開発はどのように進んでいるのか、その中でW&B をどう活用しているかを発表予定です。\n\nNir Lubliner - Run:ai\, S.Director\, Sales and BD APAC\n\n\n講演内容「リソース を最適化してAIを加速せよ」 - 今日のLLMモデルやGenAIの ような技術において、多くの組織がAIに大きな投資を 行っており、データサイエンスのチームを構築し、こ れらのAIイニシアティブを実現するための計算リソー スを提供しようとしています。\nこれらのAIモデルは、 アプリケーションの展開に関する従来のベストプラク ティスとは必ずしも一致しない新しい要件や課題をも たらします。プロダクションでのGPUのオーケストレー ションは、新しいツールやワークフローが必要となる 追加の課題を持っています。\n今日、私たちはRun:aiの ユニークなGPUオーケストレーションソフトウェアを使 用して、あなたのAIの目標の全てを簡単に達成する方 法をご紹介します。\n\nCarey Phelps - Weights & Biases\, Founding Product Manager\n\nWeights & Biasesの設立プロジェクトマネー ジャー。スタンフォード大学でのコンピューターサイ エンスと、スタンフォード病院ネットワークでのデー タサイエンスのバックグラウンドを持ち、Carta Healthcare の共同設立者。 Careyのパッションは、W&Bを通じて機械 学習をより多くの人に届け、そして実世界のチームが より優れたモデルをより迅速にプロダクション展開す ることを支援することです。\n\n講演内容「世界の先端 AI企業におけるML開発手法と、Weights & Biasesプロダクト ロードマップ」 - ML開発における実験管理においてW&B は世界をリードするML開発企業から絶大な支持を得て きました。多様なAI企業が開発規模をスケールアップ し、デプロイ後のMLOpsやCI/CDを導入していくことを支援 していきたW&Bの新機能と、今後のプロダクトロードマ ップを、W&Bの開発に創業当初から取り組んできたCarey P helpsがお話しします。\n\nシバタ アキラ - Weights & Biases J apan\, カントリーマネージャー\n\n人工知能を使ったデ ータ・AI活用によるビジネス価値の創出を専門分野と し、オンラインサービス、既存産業各領域、クリエイ ティブ領域など幅広い分野にて、これまで数百社に及 ぶ国内外企業のデータ・AIの利活用を実現してきた。 機械学習自動化プラットフォームのDataRobot日本CEO、AI による創造性の拡張をミッションとするQosmo\, Inc.のCOO などを歴任し、現在はサンフランシスコを拠点とし、A Iエンジニアのための開発・運用プラットフォームを提 供するWeights & Biasesのカントリーマネージャー。その他 数社の社外取締役・顧問などを務める。\n山本 祐也 - W eights & Biases Japan\, MLエンジニア\n\n東京大学大学院工学 系研究科にて有機無機複合材料の研究で博士号を取得 。学位取得後、大手化学メーカーにて液晶・タッチパ ネル関連先端化学材料の研究開発に従事。 その後、大 手食品メーカーで機械学習を用いた食品パッケージに 関する予測モデリングと最適化に取り組むなど、BtBとB tCいずれにも深い経験を有する。前職DataRobotでは製造 顧客担当チームのリーダーとして国内数十社のAI導入 を支援。国内で数十人程度のKaggle Grandmasterの一人。\n 鎌田 啓輔 - Weights & Biases Japan\, MLエンジニア\n\n京都大 学情報学研究科で機械学習を専攻。新卒では因果推論 ツールを提供する外資系企業に参画し、ビジネス施策 における因果推論に従事。その後、DataRobotにてLead Data Scientistとしてヘルスケアチームのリーダーとしてヘル スケアの企業を中心に国内数十社のAI導入を支援。コ ロナ禍にはデータに基づく対策方針の決定に資するべ く、分析担当・PMとして国立国際医療研究センターと 共同で解析プロジェクトを推進し、その結果をもとに 論文を執筆。厚生労働省へのレター提出にも参画。因 果推論から機械学習、Deep Learningまで行う機械学習エン ジニア。\nAnd more...\n主催・運営\nこのイベントはWeights & Biases Japanによって共同運営されています。\n\nこのカ ンファレンスに登録することで、Weights & Biasesの製品、 サービス、イベントに関するマーケティングコミュニ ケーションを受け取る可能性があり、W&Bがスポンサー パートナーとあなたの連絡先情報を共有することに同 意するものとします。W&Bは、プライバシーポリシーに 従ってのみあなたの個人情報を使用し、いつでも当社 のコミュニケーションから退会することができます。\ nこのカンファレンス中に写真や動画が撮影されます。 これらはW&Bによってマーケティングや宣伝用に、出版 物、ウェブサイト、ソーシャルメディアで使用される ことがあります。何か懸念がある場合や、撮影や録画 されたくない場合は、お問い合わせください。 LOCATION:東京スクエアガーデン 5F 東京コンベンションホ ール 東京都中央区京橋3-1-1 URL:https://techplay.jp/event/917925?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR