TMLS#4 Review of the state of the art


Dear TMLS members,

We are excited to announce our next event is coming up! Please read through the sign up details and topics discussed. Hope you will enjoy the amazing night of Deep Learning.

TMLS #4の詳細が決定しました!参加方法と内容は以下を参照してください。

[Important Information on RSVPs]

As always this event will be held at Google Japan Office @ Roppongi Hills Mori tower. For security reasons, you need to register your name in advance to enter the building.

  • Please sign-up from our event page on

  • The sign-up starts from July 15th, Friday at noon (first come, first served).

  • General admission is limited to 120 people. The tickets are expected to be gone very quickly. Please be prepared...

  • When you register, we ask you your name (you see the pop-up window). YOU MUST ENTER YOUR REAL FULL NAME AS IT APPEARS ON YOUR ID *Example: Fred Almeida (Firstname_Lastname. No kanji please)

  • You cannot enter the building after 7:30pm

  • Speech language - mainly EN some JP


  • 申し込みはこちらのページから行って下さい。

  • 今回も六本木ヒルズにあるGoogle Japan オフィスをお借りします。警備上の理由により、予め氏名の登録が必要になります。

  • 参加申込みは、7月15日(金)正午から受け付けます。

  • 一般参加は120名で締切ります。

  • 当日は午後7:30以降入館できません。

  • 申込時、お名前をお聞きします(ポップアップウィンドウが開きます)ので、必ずIDと一致する本名をローマ字で記入してください。例:Chie Matsunaga(Firstname_Lastname)

  • プレゼンは主に英語、一部日本語で行われます

[Win a Google T-Shirt!]

Please leave your business card at the reception desk - it's your lottery ticket. At the end of the event, three lucky attendees will win a Google Cloud Platform T-shirt!


当日、受付にて名刺お渡しいただいたくと、抽選で3名様にGoogle Cloud Platform Tシャツが当たります!お楽しみに。

[About Speakers]

Presentation details are as follows. For the speakers bio - click HERE.


This event is free of charge. このイベントは無料です。

Presentations of the night:

The event is going to start from Reactive Inc. CEO Fred's Keynote. The topic will be Deep Math..!

まずはReactive Inc. CEOのフレッドのキーノートから!トピックはずばりDeep Math..!

Deep Learning technology cannot stand by itsself. Yes, we need NVIDIA Platform to build on! Our second speaker is Mr. Takeshi Izaki, Senior Manager of Deep Learning Group, NVIDIA.

ディープラーニングテクノロジーはそれ自体では成立できません。何が必要かって?そう、NVIDIA Platform!二人目のスピーカーはNVIDIAより、ディープラーニング部部長の井崎武士氏です!

Title: NVIDIA Deep Learning Platform and latest information 

Abstract: Deep Learning has been evolved rapidly recent years. In particular it has started being utilized in various fields over the past year. Today’s Deep Learning solution relies almost exclusively on NVIDIA Deep Learning Plarform including GPU. In this session I will talk about overview of this platform and some latest information.

Presentation Title: NVIDIAのディープラーニングプラットフォームと最新事例急速な進化を遂げるディープラーニング。特にこの1年で様々な分野で活用が始まっている。その技術を支えるのがNVIDIAのGPUを含むディープラーニングプラットフォームである。


Do you know what SB Drive is building? They are developing self-driving cars and services! CEO of the company will introduce a real usecase of AI.


Speaker: Mr. Yuki Saji / CEO, SB Drive

Title: UPDATE MOBILITY - Future of self-driving car services delivered by softbank

Abstract: IT integrated car industry is an example of major paradigm shifts. What is SoftBank up to with all the cutting edge technologies they have? What is their vision of the new era of self-driving?

Speaker: 佐治友基氏 / CEO, SB Drive

Title: UPDATE MOBILITY - ソフトバンクが考える自動運転向けサービスの将来像


Since our (reactive's) article about Japanese handwriting recognition has been published here and there, we have been receiving lots of responses and questions asking about the secret behind it! This time reactive's resident speakers will discuss the technology we use and how we solved the algorithmic problems.


Part Ⅰ

Speaker: Reactive engineer Joe

Title: Character-Level Machine Translation with Bi-scale RNNs

Abstract: Word segmentation? めんどくさい. A recent neural machine translation technique produces quality translations one "character" at a time, using a new type of decoder which operates at two different time-scales. The paper experiments with various alphabetic language pairs, but Reactive has re-implemented the models for English-Japanese using TensorFlow.

Speaker: リアクティブエンジニアのジョー

Title: Bi-scale RNNを使った文字レベル機械翻訳

Abstract: 単語セグメンテーション?めんどくさい!最近のニューラルマシントランスレーションテクニックは一度に1”文字”ずつ質のいい翻訳を生み出すことができるんだ、異なる2つのタイムスケールをオペレートする新しい種類のデコーダを使ってね。それについて巷の論文はアルファベットを使用する様々な言語ペアについて実験しているけどReactiveは今回、そのモデルをTensorFlowを使って英語-日本語で再インプリメントしたよ。

Part Ⅱ

Reactive Engineer Martin & Research Scientist Thierry

Title: Handwriting Japanese Recognition

Abstract: We present a simple deep learning model for automatic recognition of digitalized handwritten Japanese sentences. Our approach is based on a composition of convolutional and recurrent networks and uses a sliding window to perform automatic segmentation.

Speaker: リアクティブエンジニアのマーティンとサイエンティストのティエリー

Abstract: 私たちは手書きの日本語の自動認識に対するシンプルなDeep Learningモデルについてプレゼンテーションを行います。私達のアプローチは、Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks を組み合わせたもので、自動セグメンテーションにはスライディングウィンドウを使用しています。

[About Speakers]

To find out more about speakers, please check out our event page.

[After the talks...]

Beer and pizza will be served. Go ask questions to the speakers, exchange your knowledge with other attendees, have fun!


Looking forward to seeing you all! 当日皆様とお会いできることを楽しみにしています。


18:30 〜 : Door open

19:00 〜 19:20 : Keynote from TMLS organizer, Fred Almeida

19:20 〜 19:45 : Nvidia Presentation

19:45 〜 20:10 : SB Drive Presentation

20:10 〜 20:15 : Break

20:15 〜 20:40 : Reactive Presentation 1

20:40 〜 21:05 : Reactive Presentation 2

21:05 〜 21:10 : Lottery

21:10 〜 22:00 : After party

The schedule may be subject to change


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