【増席】NIPS読み会2017【ABEJA、理研AIPセンター、NVIDIA共催】
イベント内容
イベントの趣旨
本勉強会では、最新のAI、とりわけ機械学習、画像処理、自然言語処理などの技術に関して知見を深め、広げ、研究者同士でのネットワーク醸成を目的とするものです。 近年の人工知能に関する技術の発展は目覚しく、最新技術をキャッチアップし続けるためには、多くの方々との技術的な情報交換がますます重要だと考えます。 これからの社会を担う若手研究者や、多くの学生の方々に参加していただければ幸いです。
- 今回のイベントはABEJA、理研AIPセンター共催、NVIDIAスポンサーとなります。
テーマ
今回の勉強会のテーマは、2017年冬季に開催されたトップカンファレンスNIPS2017の論文読み会です。 NIPS2017で発表された論文から、発表者の興味のある分野のコンテンツをプレゼン形式にて発表いたします。
招待講演
- 村田智也様（NTT DATA数理システム）: "Doubly Accelerated Stochastic Variance Reduced Dual Averaging Method for Regularized Empirical Risk Minimization"
- 木了龍一様（東京大学 杉山・佐藤・本多研究室）
参加について
参加の形式は、
- 聴講者枠
- 発表者枠
の２つがあります。勉強のためには自身で読んで発表するのが一番ですので、奮ってご参加いただければと思います。 connpassにログインいただき、聴講・発表を選択ください。
日時
2018/1/13（土）13:00 - 18:00
受付時間は12:30～13:00です。開会直後からお一人目の発表を行いますので、お時間に余裕を持ってご来場ください。
読み会終了後、会場そのままで懇親会を行います。
万一何かございましたら、運営までご連絡ください。（当日のみ有効）080-4298-7301
※当日までに発表順序・時間が変わる場合がございますので、随時確認をお願いします。もしも都合が悪い時間にアサインされてしまった場合は、ご連絡ください。
| 時間帯 | ||
|---|---|---|
| 13:00-13:05 | 開会挨拶 | |
| 13:05-13:45 | 木了龍一さま（東大） | Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk Estimator https://www.slideshare.net/KiryoRyuichi/positiveunlabeled-learning-with-nonnegative-risk-estimator/ |
| 13:45-14:15 | Shinohara-Takayuki | PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space https://speakerdeck.com/shinohara0919/abeja-innovation-meetup-nips-pointnet-plus-plus |
| 14:15-14:45 | s_tat1024 | Learning to Compose Domain-Specific Transformations for Data Augmentation https://www.slideshare.net/daynap1204/learning-to-compose-domainspecific-transformations-for-data-augmentation-85824441 |
| 14:45-14:55 | 休憩 | |
| 14:55-15:35 | 村田智也さま（NTT DATA数理システム） | Doubly Accelerated Stochastic Variance Reduced Dual Averaging Method for Regularized Empirical Risk Minimization https://www.slideshare.net/taramu/doubly-accelerated-stochastic-variance-reduced-gradient-methods-for-regularized-empirical-risk-minimization |
| 15:35-16:05 | cute_na_cat | Value Prediction Network https://www.slideshare.net/KatsukiOhto/value-prediction-network |
| 16:05-16:15 | 休憩 | |
| 16:15-16:45 | taka_tomo | Deep Sets https://www.slideshare.net/TomohiroTakahashi2/deep-sets-86057010 |
| 16:45-17:15 | sasakits | Dual-Agent GANs for Photorealistic and Identity Preserving Profile Face Synthesis https://www.slideshare.net/secret/gRm2yn2BqLtWnn |
| 17:15-17:30 | 参加者の皆様へのご案内(Nvidia) | |
| 17:30-17:40 | 閉会・アンケート記入 | |
| 17:50-19:30 | 懇親会 |
開催場所
東京都中央区日本橋1-4-1 日本橋一丁目三井ビルディング 15階
理研AIPセンター 会議室1～4
※ビル1Fは施錠されております。「COREDO Nihonbashi」側からお入りください。
※6Fで、別のエレベーターに乗り換えていただく必要があります。ご注意ください。
※15Fに上がりましたら、右手奥の銀色の扉（自動ドアです）をお通りください。
参加費
読み会自体への参加は無料です。
読み会後に懇親会を予定しており、お酒･軽食をご用意いたします。
懇親会は学生無料、社会人の方は1,000円となり、受付の際にお預かりいたします。
20歳未満の方の飲酒は認められません。
発表について
1人30分以内（質疑応答含む）を目安に5-6名程度の発表を予定しております。 内容としては、原則としてはNIPS2017で発表された論文が対象ですが、その他の論文でも構いません。
他の発表者と重なるのを避けるため、読む論文が決まった段階で、運営元までご連絡ください。
無線LANについて
会場で用意いたします。
資料について
当日に、参加者全員が資料を読むことができるように、前日18:00までにSlideshareなどにアップロードをいただき、運営元担当者までリンクをお送りください。また資料が最終化ができていなて構いませんので、他の発表者と重なるのを避けるため、読む論文が決まった段階でご連絡ください。
運営元担当者：yukako@abeja.asia
Slide Share: http://www.slideshare.net/
運営会社について
2012年の設立当初より、国内のAI関連を専門とする大学教員陣との連携や、ICML/NIPS/CVPR/ICCVを初めとするトップカンファレンスへの参加を通じて、機械学習やコンピュータビジョンを中心とした研究開発に注力しています。 その成果をもとに、先日は、日本法人として初となる、米国NVIDIAとの資本提携を行い、NVIDIAが提供する 「GPU ベンチャー・プログラム」にも採択をいただくことができました。 また、高度に技術を扱うことができる技術者の育成を目的として、社会人向けの機械学習技術セミナーなども開催しております。 https://www.abeja.asia/news/dlseminar/
更に今後の日本国としての技術の発展のために、若い研究者の方々の支援にも注力するために本勉強会を実施いたします。
注意事項
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
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