「第1回 人工知能の数理」勉強会
イベント内容
概要
人工知能の勉強会を札幌で開催したいと思います.
発表者数名が発表して質問を受けるという形式にしたいと思っています.
数理的な研究に関する発表でも応用的な研究に関する発表でも自分の好きな人工知能に関することを発表してくれれば良いと思います.主に数理的な内容を想定していますが,コンピュータで実際にコードを見せて発表というのもOKです. そこに数理が絡めば良いと思ってます. 雰囲気的には以下の記事などを参考にしてもらえればと思います.
機械学習と数学 Advent Calendar 2017
https://qiita.com/advent-calendar/2017/ml_and_math2017
例:
・情報幾何学と機械学習
・深層学習で○○してみた話 (数式による説明があれば尚良い)
・ResNetの幾何学
・画像認識の数学
など
イベントの日程は10月20日を予定していますが,変更になる可能性があります.
また,一緒に勉強会を盛り上げてくれるメンバーを募集しています.
もしも一緒に勉強会を盛り上げてくれる場合以下に連絡お願いします.
Twitter @whisponchan
メール oshitanoriaki@gmail.com
発表内容 (随時更新予定)
発表内容(タイトル) | 発表者 | |
---|---|---|
13:00 | 開場 | |
13:15~14:00 | 情報幾何の応用と最近の機械学習の動向 | 大下 範晃 |
14:10~14:50 | 異常検知入門 ~理論と実装~ | 李 康秀 |
15:00~ | 飛び込み発表(あれば) | |
15:00~ | 懇親会(自由参加) | |
16:00 | 解散 |
発表概要
情報幾何の応用と最近の機械学習の動向
概要
情報幾何学の応用と機械学習についての最新の研究について喋りたいと思います.
情報幾何についてはできる限り微分幾何の知識を必要としないように説明したいと思っていますが、事前に入門書などに目を通していただいた方がいいかと思います.
機械学習の動向については最新の深層学習などの理論的研究について話せればいいかと思います.
北海道情報大学 卒業(経営情報学 B.A.)
難易度の目安
情報幾何の基本的な単語の知識が分かれば十分なように説明したいと思います.
異常検知入門 ~理論と実装~
難易度の目安
学部教養レベルの線形代数および確率統計が理解できていれば充分だと思います。これらを理解できていなくても問題ないかもしれません。
発表の応募はこちらのフォームから応募お願いします.
https://docs.google.com/forms/d/1JDN_NBWlJS5ddtCX9ns_TIs9gZpNebPEV7_bp2_AjoM/edit
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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