BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:【初心者歓迎】NeRF: 3次元×機械学習入門―注
 目の3次元化技術をやさしく解説
X-WR-CALNAME:【初心者歓迎】NeRF: 3次元×機械学習入門―注
 目の3次元化技術をやさしく解説
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:923862@techplay.jp
SUMMARY:【初心者歓迎】NeRF: 3次元×機械学習入門―注目の3
 次元化技術をやさしく解説
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20231109T193000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20231109T203000
DTSTAMP:20260703T201944Z
CREATED:20231019T144716Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/92386
 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n講座概要\n
 日常の世界は3次元によって構成されています。その3
 次元的な情報を2次元の画像から再構成する場合におい
 ても、機械学習は有効です。近年、NeRF (Neural Radiance Fie
 ld) と呼ばれる手法が注目を集めています。この手法で
 は、ある点をその角度で見たときの色情報などを学習
 します。それにより、カメラで取得した2次元の画像か
 ら対象の3次元的な情報を再構成することができます。
 さらに、NeRFを利用すれば、見る角度によって変わる、
 反射の具合などもうまく再現することができます。\n
 機械学習を利用せず、対象の3次元情報を計測する従来
 の手法も紹介しつつ、それらとの違いや、それぞれの
 得意な点なども紹介します。なお、本勉強会では、以
 下のMildenhallら (2021)の論文に沿って説明を行います。\n
 Mildenhall\, B.\, Srinivasan\, P. P.\, Tancik\, M.\, Barron\, J. T.\, Ram
 amoorthi\, R.\, & Ng\, R. (2021). Nerf: Representing scenes as neural rad
 iance fields for view synthesis. Communications of the ACM\, 65(1)\, 99-1
 06.\nhttps://arxiv.org/abs/2003.08934\n  \nNeRFを実行できるアプ
 リ（LumaAI）を利用して生成したひまわりの3次元モデル
 \n主な対象者\n\n機械学習や深層学習などのAI的な手法
 が利用されている事例について知りたい方\n3次元情報
 に機械学習を取り入れた手法について知りたい方\n3次
 元データについてあまり触れたことがなく、ひとまず
 どのようなものか知りたい方\n\n前提とする知識\n特に
 ありません。機械学習やコンピュータービジョンに関
 する事前知識があるほど深く理解できると思いますが
 、初学者の方にもわかるように、どのようなことを入
 力すればどのような出力になるのかといったことがに
 わかるように説明に努めます。\nまた、当日の内容を
 より詳しく説明したページは以下になります。興味の
 ある方は、事前にこちらをお読みいただくと、当日の
 助けになると思います。\nhttps://kentapt.hatenablog.com/entry/2
 023/07/30/203604\n会場\nZoomウェビナーでの開催となります\
 n※ 参加登録してくださった方に、このページ上部の
 「参加者への情報」の欄にZoom URLが表示されます。\nタ
 イムテーブル\n\n\n\n時刻\n内容\n\n\n\n\n19:30\nはじめに（
 運営からのご案内）\n\n\n19:35\n講座\n\n\n20:20\n質疑応答\n
 \n\n20:30\n終了\n\n\n\n※質疑の内容や数などにより、終了
 時刻が前後する可能性があります。\n発表者プロフィ
 ール\n京都大学農学部地域環境工学科卒業、東京大学
 農学生命科学研究科生物・環境工学 修士課程、および
 、博士課程修了。 農業や林業のための3次元点群処理
 や深層学習を用いた解析処理の研究に従事。大学在学
 中の研究成果が高く評価され、東大総長賞を受賞。ま
 た天皇陛下ゆかりの学術振興会育志賞を受賞するなど
 、受賞歴多数。その他に学術振興会特別研究員（DC1）
 、シンガポール国立大学客員研究員、シンガポール科
 学技術研究庁（IHPC)客員研究員、ニュージーランドマ
 ッセー大学客員研究員など。博士号取得後は、大学で
 の研究成果の社会実装を目指すべく、都内のスタート
 アップ企業に就職。3D処理ソフトウェア（ScanX）の機能
 の開発や実装のリードを行う。2023年10月に、ImVisionLabs
 株式会社を創業。3次元点群や画像解析メインに、受託
 ・研究開発を行う。\nImVisionLabs株式会社HP：https://imvisio
 nlabs.com/\nX（旧Twitter）：https://twitter.com/imvisionlabs\nlinkedi
 n: https://www.linkedin.com/in/kenta-itakura-b88129202/
LOCATION:Zoom オンライン
URL:https://techplay.jp/event/923862?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR