MLSEセミナー: 深層学習をテストする

2019/04/26(金)13:30 〜 15:00 開催

ブックマーク

AWS, JavaScript, コンテスト

イベント内容

近年、機械学習・深層学習の発展によって、機械学習を利用するシステムが急速に社会に広がってきていますが、開発・テスト・運用の方法論はまだ確立できていません。特にニューラルネットワークを使った学習結果をテストする技術はニーズが高く、さまざまな手法が提案されていますが、まだまだ普及段階にありません。本セミナーでは、ニューラルネットワークのテスト技術の第一人者である馬博士をお呼びして、ニューラルネットワークのテスト技術の概要と最新の動向を解説していただきます。

本セミナーは英語で実施となります。但し、質問は日本語でもお受けできます。

お知らせ

参加費はセミナー 当日まで にPayPalにてお支払いください。お支払いのない方の入場をお断りすることがあります。会場での現金払いは対応しておりません。参加費は税込み価格です。
参加費の支払いの受付を開始しました。参加費は、以下にある参加費の項目からお支払いください(4/22)。
座席を増やしました。それにともない会場準備ボランティア枠も増やしました(4/16)。
MLSEのslackに "#20190426-深層学習のテスト" チャネルを開設しました。本セミナーに関する質問はこちらでお答えします。また、講師への期待を書き込んでいただければ、講師に事前に伝えておきます。

タイトル: Software Testing of Deep Learning System: from the Past to the Future

概要

With the recent tremendous success in many cutting-edge applications over the past decade, deep learning has become a key driving force of the next-generation innovated technology in many industrial domains, e.g., image processing, speech recognition, autonomous driving, medical diagnosis. However, we have been the witness of many quality issues for the current state-of-the-art deep learning systems, such as Tesla/Uber accident, Siri/Alexa manipulated by hidden commands. Software testing is among the most widely used technique for quality assurance in traditional software industry. However, the quality assurance of deep learning software is still at a very early stage. In this tutorial, I will start from the basics and general background of testing technique in traditional software. Then, I would discuss the fundamental differences in testing traditional software and deep learning software, followed by presenting the current best practices in testing deep learning system and future trends towards addressing the urgent industrial demands in large scale deployment of intelligent system and solutions.

講師情報

馬雷博士

講師: 馬雷博士 (Dr. Lei Ma), 九州大学助教

講師紹介:

Lei Ma is a Tenured Assistant Professor with Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University, Japan. He received Ph.D and M.E. from The University of Tokyo in 2014 and 2011, and B.E. from Shanghai JiaoTong University in 2009. He currently co-leads a group of about 10 researchers at PANGU Lab at Kyushu University, focusing on interdisciplinary research fields of Software Engineering, Security and Artificial Intelligence, and especially on proposing quality assurance and security solutions for machine learning engineering. Over the past several years, he has made more than 30 top tier conference/journal papers relevant to software testing. In particular, he won the championship of 2015 IEEE International Search Based Software Testing Contest, and received 7 other academic awards, including 2 ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award (ASE’15, ASE’18), a FOSS Impact Paper Award (MSR’18), a Best Candidate Paper Award (SANER’16), a Best Paper Award (IEEE HotWeb’15), etc.

馬雷は九州大学のシステム情報科学研究院の終身助教として勤めている。2009年に中国上海交通大学から卒業し、2014年と2011年に東京大学で博士号および修士号を取得した。彼はソフトウェア工学やソフトウェア品質保証について長年研究してきた、現在は九州大学のPANGU研究室で、ソフトウェア工学、人工知能の学際的な研究分野、特に機械学習工学のための品質保証ソリューションの提案に焦点を当てた10人以上の研究者グループを共同指導しています。過去数年間にわたって、彼はソフトウェアテストに関連した30以上のTop国際会議/論文誌を発表した (ICSE、ASE、ICST、SANER、MSR、ICPCなど)。特に、2015年IEEE International Search Basedソフトウェアテストコンテストで優勝賞を含む、2つのACM SIGSOFT Distinguished Paper Award（ASE'15、ASE'18）、FOSS Impact Paper Award（MSR'18）、Best Candidate Paper Award（SANER'16）、Best Paper Award(IEEE HotWeb'15)などの学術賞を受賞し、国際的に高い評価されました。

他の情報:

プログラム

13:00-13:30 受付

13:30-15:00 ニューラルネットワークのテスト技術の概要と最新動向

参加費

JSSST会員/学生/メディアスポンサー: 500円 - お支払い
JSSST非会員: 1,000円 - お支払い

参加費は上記からPaypalでお支払いください。支払いはPaypalのみで受け付けます。Paypalのアカウントがない方は、アカウントを作成後、クレジットカードもしくは銀行口座引き落としでお支払いください。当日の現金支払い、請求書払はいたしません。領収書はPaypalの画面で発行でき、MLSE研究会の支払いであることが明記されます。MLSE研究会として領収書は発行しておりませんのでご了承ください。

スポンサー・ボランティア

以下のスポンサーとボランティアを募集します。不明な点があれば、「イベントへのお問い合わせ」からお尋ねください。

ランチ交流会スポンサー x 1社

ランチ交流会の立食バーティを用意して頂けるスポンサーです。会場の準備時間は、当日の10:00-12:00です。ランチ時間にスポンサーのご紹介、チラシの配布等をしていただけます。最大3名までセミナーに無料で参加できます。また、本ページにロゴ(大)を記載します。 50,000円のスポンサー費用としての支払い（請求書の発行）もお受けいたします。詳しくは「イベントへのお問い合わせ」からお尋ねください。