DLLAB 2 周年イベント: ディープラーニングの社会実装を阻むものは何か？

2019/06/08(土)11:00 〜 20:00 開催

ブックマーク

#ワークショップ, #機械学習, #Deep Learning

イベント内容

DLLAB 2 周年イベントディープラーニングの社会実装を阻むものは何か？

機械学習・深層学習のPoCが沢山行われていますが、実際にプロダクションに結び付いた例というのは少ないのが現実です。ブロッカーとはいったい何なのか、それを解消するためにはどうしたらよいか、ビジネスパーソン・エンジニア両方に学びや持ち帰りのあるセッションやワークショップを実施します。Deepcon@大手町の企画の1つとして実施します。

全体スケジュール

日時 2019年6月8日（土）10時00分開場、20時終了(懇親会付)
会場大手町プレイスウエストタワー28F(NTT Com様に素敵な会場を提供いただきました!!)
費用 2200円（懇親会の飲食代として利用させていただきます。当日現金不可、コンパス集金は事務局の株式会社中外が代行します。

	メイン会場
10:00-11:00	開場、受付
11:00-12:15	基調講演東京大学松尾豊先生マイクロソフト Rahul Dodia Driving AI Projects From Concept to the Real World 会場スポンサーご挨拶飯田さん DLLAB 事務局廣野
12:15-12:45	ネットワーキング、ブース
12:45-14:15	NTTCom伊藤さん「深層学習を製造業の課題解決に用いた経験から学んだ、深層学習の社会実装が進まない理由」 Albert西山さん「システム開発PMが機械学習・ディープラーニングのPMをやってみた話」 TDSE脇坂さん「深層学習モデルと統計モデルHR現場で適切だったのはどっち！？」 Idein中村さん「ディープラーニングの社会実装の鍵となるエッジコンピューティング」
14:15-14:45	ネットワーキング、ブース
14:45-16:15	OPTiM山本さん「AIプロジェクト実践解説〜農業・医療・建設プラットフォームを支えるために必要なスキル〜」 HEROZ大井さん「HEROZKishinAIにおけるディープラーニング活用事例のご紹介」 DATUMSTUDIO里さん「深層学習の社会実装を阻んでいるものは何か？」 PGV水谷さん「ウェアラブル脳波センサーによるBrainIoT/AIの社会実装」
16:15-16:45	ネットワーキング、ブース
16:45-18:15	DIC野呂さん「データサイエンティストへの道〜実務未経験から飛び込みました〜」 Albert山内さん「単眼深度推定技術の開発とビジネスへの応用」 Ridge-i柳原さん「DeepLearningは実用段階に。PoCを乗り越えてビジネスで使われるためのノウハウを、AI搭載自動ごみ処理クレーンなどの事例を中心に紹介」 NTTCom 深山さん「GPUサーバーたくさん使うのいいけど置く場所とかどうするの？的なお話」
18:30 - 20:00	BeerBash/LT

	Workshop Room1	Workshop Room2	Workshop Room3
12:45-15:45	社内のAI人材育成を考えるワークショプ株式会社キカガク代表取締役社長吉崎さん	Chainer 初学者向けハンズオン Chainer User Group	JetBotハンズオン NVIDIA
16:15-18:30	AI倫理を考えるワークショップ日本ディープラーニング協会公共政策委員会	AIビジネスクリエーションワークショップ Aidemy 代表取締役社長石川さん	JetBotハンズオン（続/16:45 ぐらいまで） NVIDIA

ワークショップに出ている時間以外は、基調講演やセッションにぜひご参加ください。

基調講演(30分2セッション)

11:00-11:30 松尾豊先生
東京大学大学院工学系研究科人工物工学研究センター / 技術経営戦略学専攻教授

11:30-12:00 Rahul Dodhia Driving AI Projects From Concept to the Real World
SR Director of Data Science, Microsoft

Rahul Dohiaはデータサイエンスを人道的な活動や環境保護に活用するための組織のSenior Director です。マイクロソフトのAI for Earthのプロジェクトにも彼の取り組みが多数含まれています。今回は30分の基調講演でその中の一つのプロジェクトを取り上げ、プロジェクトを成功させるための学びを共有します。

12:00-12:05 NTT Communications クラウドサービス部長飯田健一郎さんご挨拶

前回の1周年イベントでは金出先生、松岡先生にご登壇頂戴しましたが、今回もAI業界で大変著名な先生に30分ご講演頂戴する予定です、~~今後のアナウンスにご期待ください!!~~ 松尾豊先生のご登壇が決定いたしました!! また、会場スポンサーのNTT Com様のご挨拶、Deep Learning Lab 事務局より今後の方針を説明させていただきます。

通常セッション(30分6セッション）

講演タイトル	講演詳細	演者
DeepLearningは実用段階に。PoCを乗り越えてビジネスで使われるためのノウハウを、AI搭載自動ごみ処理クレーンなどの事例を中心に紹介	Deep Learning を組み込んだシステム開発は、通常の開発と比べても特有の困難があります。弊社が共同開発したAI搭載自動ごみ処理クレーンなどの事例を中心に、データの準備から推論、ハード実装に至るまで、どのような問題に突き当たってどう乗り越えていったかを紹介します。また、Deep Learningの今後活用される事が期待される領域である宇宙衛星データ解析や、多次元のセンシングなどについての取り組みについて紹介します。	Ridge-i 代表取締役社長柳原さん
深層学習モデルと統計モデル HR現場で適切だったのはどっち！？	昨今、多くの企業で採用や配属などのHR業務の効率化や最適化にAI技術の活用シーンが増えてきています。しかし、AI技術と一口に言っても様々あり、それぞれに特徴(精度、解釈性、etc)があります。すなわち、ひとつのAI技術をすべての業務に活用できません。弊社の大手顧客企業の採用最適化事例から適切なAI技術の活用についてお伝えいたします。【目次】１．大手顧客企業における採用最適化事例の概要２．大手顧客企業の採用フローの現状と課題３．課題解決のために提示した２つの方法４．適切だった方法はどっち？５．この事例での学び	TDSE 執行役員脇坂さん
AIプロジェクト実践解説〜農業・医療・建設プラットフォームを支えるために必要なスキル〜	少子高齢化、担い手不足が業界問わず叫ばれる課題先進国ニッポン。第4次産業革命の波を乗りこなすためのテクノロジーについて、オプティムのAI・IoTを活用した農業・医療・建設等の各事例をもとに、それを支えるためにどんなスキルセットが必要とされるのかに迫ります。	OPTiM 執行役員山本さん
データサイエンティストへの道〜実務未経験から飛び込みました〜	プロのエンジニアになるために挑戦する人が、チャンスをつかめる場をつくる。DIVE INTO CODEでは、フルタイムで本気で学ぶ機械学習エンジニアコースを運営しています。卒業生の中には、40代後半で実務未経験から転職を成功させた方がいます。しかし、その道は簡単ではありません。本気の覚悟が必要です。そこで今回、実務未経験からデータサイエンティストとして業界に飛び込んだ方をお迎えして、データサイエンティストへの道の体験談をお話しいただきます。なぜデータサイエンティストへの道を目指したのか。どのように就職のチャンスをつかんだのか。なにを学び、体験したのか。ぜひ、セキララな体験談をお聞きください。	DIC 代表取締役野呂さんスナックミー鈴木さん電通デジタル石川さん
深層学習を製造業の課題解決に用いた経験から学んだ、深層学習の社会実装が進まない理由	画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で、深層学習が大きな成果をあげるなか、深層学習の製造業への実装は進んでいない。本セミナーでは、NTTコミュニケーションズが、深層学習を用いた製造業の課題解決に取り組んだ経験を踏まえ、深層学習の社会実装が進まない原因について考察すると共に、深層学習の社会実装を進めるための取り組みについて紹介する。	NTTCom 技術開発部伊藤さん
深層学習の社会実装を阻んでいるものは何か？	機械学習・深層学習の導入検討に関して、実装事例は増えてきたとは言え、大手SI企業でも200社からの問い合わせに関して、PoCに進む企業が10％～15％程度と言われています。死屍累々のAIポエムの屍を踏み越えて毎年数多くのPoCが行われていますが、実際にプロダクションに結び付いた例というのは少ないのが現実です。本セッションではAIポエムをプロダクションにブロッカーを取り上げて、それを解消するためにはどうしたらよいかをお話いたします。	DATUM STUDIO 取締役CAO 里洋平

LTセッション(15分6セッション）

LTセッションは4枠コミュニティより募集します。ディープラーニングの実社会での活用を推進するために役立つLTにチャレンジしたい方は下記よりお申し込みください LT申込フォーム

申し込み締め切りました。今回LTがかなわなかった方も今後のイベントでお願いさせていただくと思います！

講演タイトル	講演詳細	演者
システム開発PMが機械学習・ディープラーニングのPMをやってみた話	機械学習の「機」の字も知らなかった元システム開発PM（プロジェクトマネージャー）が機械学習・ディープラーニングのPMになってからの泣き笑いを、実際の体験談を交えて紹介します。機械学習・ディープラーニング系のプロジェクトに潜む通常のシステム開発とは異なる課題・問題点とは何か？プロジェクトを成功に導くためのプロセスとは？日本屈指のデータサイエンスカンパニーであるALBERTの魅力と合わせてお話しいたします。	Albert 西山さん
ディープラーニングの社会実装の鍵となるエッジコンピューティング	低遅延化・通信コスト削減・サーバーコスト削減・プライバシーと機密情報の保護など様々な観点で、カメラデバイスなどデータを取得した地点に出来るだけ近い箇所で処理するエッジコンピューティングというアーキテクチャが重要です。ディープラーニングを利用するシステムをエッジコンピューティングアーキテクチャで構築する場合、安価なデバイスで推論を実行する事や様々な場所にばらまかれることになる多数のデバイス・ソフトウェアからなるシステムを構築・運用する方法が課題となります。今回はそうしたエッジコンピューティングの課題と技術について紹介します。	Idein 中村さん
単眼深度推定技術の開発とビジネスへの応用	ALBERT では、ニューラルネットワークを用いて画像や動画から奥行き（深度）情報を復元する「深度推定」の研究開発・運用を行っています。自作したデータ収集車で走り回り、集めたデータを整理して、実際にモデルを訓練するまでの苦労話をお話します。	Albert 山内さん
HEROZ Kishin AIにおけるディープラーニング活用事例のご紹介	HEROZでは、将棋AIの開発を通じて培った深層学習などの機械学習のノウハウを活用した独自AI“HEROZ Kishin”を各種産業へ展開しています。今回はディープラーニングの活用事例をもとに導入までのプロセスや課題などについてお話します。	HEROZ株式会社大井さん
ウェアラブル脳波センサーによるBrain IoT/AIの社会実装	小型で高精度なウェアラブル脳波センサーを用いた脳情報デコーディングを深層学習で行い、そのフィードバックをクラウド・エッジ技術を介してユーザーに価値を届ける枠組みを弊社デバイスの活用例を示しながら紹介する。	PGV株式会社水谷さん
GPUサーバーたくさん使うのいいけど置く場所とかどうするの？的なお話	皆様の中にはDL用途での機器をお持ちかと思いますが、気が付けばタワーPCから始まったのが、タワーサーバ->ラックマウントサーバ->GPUアプライアンス製品へと徐々に重厚な製品（いろいろな意味で）を導入（もしくは検討）されているかと思います。こういった機器はデータセンターへの設置を前提としますが、設置には様々な課題が発生します。そういった課題を実際に起きたことやデータセンター事業者として切り口でお話するとともに、提供事業者としてのこれからの取り組みをご紹介しながらお話します。	NTT Com 深山さん

ワークショップ・ハンズオンセッション

ワークショップは1つだけ選択可能です。今後もDLLABで関連イベントを行っていきますので、複数興味ある場合は一番優先順位が高いものをお選びください。カンファレンス主体で参加したい方は一般チケットで申し込みください

企画とメイン講師	内容
AIビジネスクリエーションワークショップ Aidemy 代表取締役社長石川さん	▼コンテンツ「AIを使って新規事業の立案」を任命されたものの、どんな課題を解決するのか検討がつかない。そな方を対象に、今回は「機械学習で解くべき課題の特定」というテーマで、「PoCに進む前段階」で受けて欲しいアイディア創造ワークショップを行います。このワークショップは、大手製造業の方を対象に受講して頂いている「Aidemy BizDev Intensive Plan」の、短縮版です。今回は、「製造業」の業務課題に即したサンプルの事例をシェアしながら、ワークショップを進めていきますので、そのため、製造業で現場の課題に触れている方に特におすすめです。リテール・金融などの現場で、AI/MLを使ったビジネス創造に関わる方も受講いただけます。このワークショップでは、Aidemyのフレームワーク「ML Business Canvas」を用いながら、課題の掘り下げ、「機械学習で解いたほうが良い課題」なのか、もしくは「本当に機械学習で解けそうな課題」なのか考えます。これからPoC（試作品）に取り組もうと思っている方、実運用を前提にした機械学習ビジネスを立案したい方、いろいろなソリューションベンダーさんから提案をもらっている事業会社の担当者に特におすすめの講座です。 ▼対象者・製造業の事業部にお勤めの方・リテール・金融などで事業課題に接する方 ※今回は業務課題のブレインストーミングするワークショップを行います。そのため、ソリューションベンダーさんは参加をご遠慮ください。 ▼タイムライン(2時間) ワークショップの概要紹介(10分）機械学習における投資対効果ワークショップ(25分) 機械学習で解くべき課題の特定ワークショップ(30分) 機械学習の実運用の想定ワークショップ(15分) Microsoft Azureを用いたビジネスへの展開(10分) Aidemyの紹介(5分) 終了・質疑応答(5分) ▼参加特典 Aidemy 商用版 2週間無償利用クーポンを差し上げます。
AI倫理を考えるワークショップ日本ディープラーニング協会公共政策委員会	現在、ディープラーニングを含む人工知能技術システムに対して、利活用に関する原則や倫理指針が国際的に議論をされています。同時に「原則から実装へ」の号令の下、社会実装の現場では、Adverserial Examples等に対する安全性の課題や、アルゴリズムやデータのバイアスに関する公平性（Fairness）、透明性（Transparency）、アカウンタビリティ（Accountability）を担保する研究開発、信頼される技術、制度設計の在り方などが国際的に模索されています。最先端の技術には、社会実装時の「炎上」リスクが伴います。重要なのは問題が起こり得るという前提のもと、得られた情報に基づいて限られた時間の中で対応できるような準備と体制を整えることです。そのためには、クライシス・マネジメントを平常時から行うことが重要です。例えば、個社のみならず業界横断的にベスト・プラクティスを蓄積していくこと、いざという時に頼れるネットワークを構築することなどが考えられます参考文献：『ディープラーニングG検定公式テスト』第9章。上記のような問題意識のもと、第一部では人工知能の社会実装を進めていくにあたって必要とされるFAT (公平性（Fairness）、透明性（Transparency）、アカウンタビリティ（Accountability））のクライシス・マネジメントに関するロールプレイを行います。エンジニア、法務、経営者など様々な立場の人たちが、問題が起きた時、どのように振舞えばいいのか。ロールプレイとディスカッションを通して学び、共有することを目的としています。教科書や講演などではなかなか届けられない体験を、ロールプレイを通じて提供します。続く第二部では、理化学研究所革新知能統合研究センターの荒井ひろみ氏に、機械学習において公正性（fairness）や説明性（interpretability / explainability）をどう実装するか概説いただき、「うわべだけ公正性に配慮をしているように装った訴求」である Fairwashing などの課題を中心に、欧米のカンファレンスでは大きな注目を集めているFAT研究開発の最新動向について、話題提供いただきます。参考文献：Aïvodji, U., Arai, H., Fortineau, O., Gambs, S., Hara, S., & Tapp, A. (2019). Fairwashing: the risk of rationalization. ICML2019 ▼プログラム第1部・イベントの説明（15分）・ロールプレイ（30分）・結果共有（10分）第2部・「機械学習とフェアネスの研究開発動向」（50分：質疑応答含む）　講師：荒井ひろみ（理化学研究所革新知能統合研究センター）・交流会（30分）
社内のAI人材育成を考えるワークショプ株式会社キカガク代表取締役社長吉崎さん	▼コンテンツ AIも活用に焦点が当たってきており、社内の課題に対してどのように取り組んでいくべきか具体的な計画として落とし込んでいく必要性が出てきました。まだ、AIをどのようにビジネス活用するか決まっていないけれど、そのビジネス活用を行うためには、AIについて考えられる人材が必要でと、どこから始めて良いか悩んでいないでしょうか。本企画では、社内にある課題を考え、どのようにAIを活用していくか、そのためにはどのような人材が必要かをワークショップを通して考えます。このワークショップが終わる頃には、AIをビジネスに活用するためのマイルストーンや育成計画ができるでしょう。株式会社キカガク代表取締役社長の吉崎が講師を務め、東京大学で行っている「AIビジネス活用」の講義をギュッと短縮してお届けします。ビジネスをAIで活用する場合には、どのような思わぬ落とし穴があるかなど、AIのもつ固有の特性をワークショップの最初では紹介し、考えていくための骨組みを講師から紹介します。詳細資料はこちら ▼プログラム AIをビジネスへ活用するための道筋と落とし穴（30分）グループワーク（30分）人材育成の施策（30分）グループワーク（30分）学びの場の紹介（15分） ▼対象者 - これからAIをビジネスで活用したいと興味を持ち始めた方 - AIを学んでいるけれど、実ビジネスとなかなか結びつかず悩んでいる方 - 社内の人材育成が必要とされているけれど、どのように進めるか悩んでいる方 - 一緒に学んでいく仲間がほしいと思っている方 ※ AIに関するプログラミング経験や実務経験は問わないため、幅広い方のご参加をお待ちしています ▼得られるもの - AIという言葉で曖昧となっている技術の具体的な使い方が分かります - 社内の課題に対してAIをどのように導入していくと適切か理解できます - どのような人材を採用や育成するとうまく機能するかわかり、必要なスキルセットが明確になります - 人材を育成していくためのノウハウがわかります
JetBotハンズオン（NVIDIAの皆さま）	▼コンテンツ本格的なDeep Learningを実装したAI自律動作ロボット、JetBotを実際に作って動かすハンズオンワークショップです。このワークショップのために発表以来在庫切れが続いているJetson Nanoを確保しましたので、まずはそのJetson Nanoとその他の部品でJetBotを組み立てます（簡単です）。そしてJetBotのカメラで収集した画像データを用いてAzure環境でニューラルネットワークの学習を行い、その学習済みモデルをIoTエッジデバイスであるJetBotにデプロイして衝突回避、物体追従といった機能を実現します。そして最後はみんなでJetBotを走らせてAI x ロボティクスのパワーを体験しましょう。 ▼対象者 Deep Learningを実際のハードウェアに実装してその威力を体感してみたい方。 AI x ロボティクスにおけるDNNの学習から推論までの一連のプロセスをハンズオンで習得してみたい方。特に専門の予備知識は必要ありません。初心者の方でも十分に楽しめるハンズオンです。一方で関連知識を既にお持ちの方はさらに深くかつ包括的に体得できるハンズオンです。 ▼持ち物 AzureにアクセスするためのノートPC。 ~~GPU 搭載 VM を作成するためのMicrosoft Azure 有償版アカウント。詳細は後日ご連絡いたします。~~ 運営側でAzure上に仮想マシンを立て、皆さまにSSHしてもらう形に変更しました。個別のアカウント作成は不要になりました JetBot（Jetson Nano含む）購入費用：35,000円（税別）
Chainer 初学者向けハンズオン（Chainer User Groupの皆さま）	▼コンテンツ先日、Chainerを使ったディープラーニング入門コンテンツ「Chainer チュートリアル」が公開されました。今回は、その一部コンテンツを利用し、Chainerを使ってディープラーニングを体験していただくことを目的としています。 ▼プログラム - Chainerの紹介 - 14章 Chainer の基礎 - 15章 Chainer の応用 - 16章トレーナとエクステンション ▼対象者 - ディープラーニングという言葉を聞いたことはあるけれど、まだ実際に手を動かしてみたことがない方。 - 他のフレームワークを触ったことはあるが、Chainerを触るのははじめての方。 - Chainerを使い始めたのはいいが、まだ慣れていない方。 ※ pythonを書いたことがあることを前提として講義を進めます。不安な方は、Chainer チュートリアルにpython等の講座もあるので予め見ておいていただけるとありがたいです。 ▼得られるもの - 自分で手を動かしてディープラーニングをした経験 - Chainerの使い方 - 今後のディープラーニングの知識の取得方法 ▼持ち物/準備 - Azureアカウントを作成しておくこと - Azure Notebookを動かすことが出来るノートPC

ブーススポンサーを募集中!!

ブーススポンサーを募集しております。ご興味ある会社さまはこちらのお申込書をご提出ください。また、機械学習関連でMicrosoft Azureを絡めたソリューション展示できる会社様は優先的にブースを用意させていただきます。どうぞよろしくお願いいたします。

逆求人イベント参加企業を募集中!!

今年も株式会社STANDARDさんにご協力頂戴して逆求人イベント/学生インターンのマッチングを行います。ご興味ある方はこちらの資料をご参照のうえ、お申し込みください。今年は申し込み少数につき、別途開催となりました。ご検討ありがとうございました。

ブーススポンサーありがとうございます

Booth Sponsor

Company	Web
株式会社アイデミー	http://aidemy.net
株式会社オプティム	https://www.optim.co.jp
株式会社キカガク	https://www.kikagaku.co.jp/
株式会社 DIVE INTO CODE	https://diveintocode.jp/ai_curriculum
テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社	https://www.tdse.jp/
DATUM STUDIO株式会社	https://datumstudio.jp/
株式会社Laboro.AI	https://laboro.ai
Idein 株式会社	https://idein.jp/
エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社	https://www.ntt.com/index.html
日本マイクロソフト株式会社	https://www.microsoft.com/ja-jp/

メディアスポンサーありがとうございます

Media Sponsor

Media	URL
@IT(アットマークアイティー)	http://www.atmarkit.co.jp/
CNET Japan（シーネットジャパン）	https://japan.cnet.com/
IoTNEWS（アイオーティーニュース）	https://iotnews.jp/
Think IT（シンクイット）	https://thinkit.co.jp/
Wedge（ウェッジ）	http://wedge.ismedia.jp/
ビジネス＋IT(ビジネスプラスアイティー）	https://www.sbbit.jp/
Enterprisezine(エンタープライズジン)	https://enterprisezine.jp/
JBpress（ジェービープレス）	http://jbpress.ismedia.jp/
AINOW(エーアイナウ)	http://ainow.ai/
IT Search+(アイティーサーチプラス)	https://news.mynavi.jp/itsearch/
Ledge.ai(レッジエーアイ)	https://ledge.ai/
robosta(ロボスタ)	http://robotstart.info/
Bizコンパス（ビズコンパス）	https://www.bizcompass.jp/

最後までお読みいただきありがとうございました。

注意事項

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企画とメイン講師	内容
AIビジネスクリエーションワークショップ Aidemy 代表取締役社長石川さん	▼コンテンツ「AIを使って新規事業の立案」を任命されたものの、どんな課題を解決するのか検討がつかない。そな方を対象に、今回は「機械学習で解くべき課題の特定」というテーマで、「PoCに進む前段階」で受けて欲しいアイディア創造ワークショップを行います。このワークショップは、大手製造業の方を対象に受講して頂いている「Aidemy BizDev Intensive Plan」の、短縮版です。今回は、「製造業」の業務課題に即したサンプルの事例をシェアしながら、ワークショップを進めていきますので、そのため、製造業で現場の課題に触れている方に特におすすめです。リテール・金融などの現場で、AI/MLを使ったビジネス創造に関わる方も受講いただけます。このワークショップでは、Aidemyのフレームワーク「ML Business Canvas」を用いながら、課題の掘り下げ、「機械学習で解いたほうが良い課題」なのか、もしくは「本当に機械学習で解けそうな課題」なのか考えます。これからPoC（試作品）に取り組もうと思っている方、実運用を前提にした機械学習ビジネスを立案したい方、いろいろなソリューションベンダーさんから提案をもらっている事業会社の担当者に特におすすめの講座です。 ▼対象者・製造業の事業部にお勤めの方・リテール・金融などで事業課題に接する方 ※今回は業務課題のブレインストーミングするワークショップを行います。そのため、ソリューションベンダーさんは参加をご遠慮ください。 ▼タイムライン(2時間) ワークショップの概要紹介(10分）機械学習における投資対効果ワークショップ(25分) 機械学習で解くべき課題の特定ワークショップ(30分) 機械学習の実運用の想定ワークショップ(15分) Microsoft Azureを用いたビジネスへの展開(10分) Aidemyの紹介(5分) 終了・質疑応答(5分) ▼参加特典 Aidemy 商用版 2週間無償利用クーポンを差し上げます。
AI倫理を考えるワークショップ日本ディープラーニング協会公共政策委員会	現在、ディープラーニングを含む人工知能技術システムに対して、利活用に関する原則や倫理指針が国際的に議論をされています。同時に「原則から実装へ」の号令の下、社会実装の現場では、Adverserial Examples等に対する安全性の課題や、アルゴリズムやデータのバイアスに関する公平性（Fairness）、透明性（Transparency）、アカウンタビリティ（Accountability）を担保する研究開発、信頼される技術、制度設計の在り方などが国際的に模索されています。最先端の技術には、社会実装時の「炎上」リスクが伴います。重要なのは問題が起こり得るという前提のもと、得られた情報に基づいて限られた時間の中で対応できるような準備と体制を整えることです。そのためには、クライシス・マネジメントを平常時から行うことが重要です。例えば、個社のみならず業界横断的にベスト・プラクティスを蓄積していくこと、いざという時に頼れるネットワークを構築することなどが考えられます参考文献：『ディープラーニングG検定公式テスト』第9章。上記のような問題意識のもと、第一部では人工知能の社会実装を進めていくにあたって必要とされるFAT (公平性（Fairness）、透明性（Transparency）、アカウンタビリティ（Accountability））のクライシス・マネジメントに関するロールプレイを行います。エンジニア、法務、経営者など様々な立場の人たちが、問題が起きた時、どのように振舞えばいいのか。ロールプレイとディスカッションを通して学び、共有することを目的としています。教科書や講演などではなかなか届けられない体験を、ロールプレイを通じて提供します。続く第二部では、理化学研究所革新知能統合研究センターの荒井ひろみ氏に、機械学習において公正性（fairness）や説明性（interpretability / explainability）をどう実装するか概説いただき、「うわべだけ公正性に配慮をしているように装った訴求」である Fairwashing などの課題を中心に、欧米のカンファレンスでは大きな注目を集めているFAT研究開発の最新動向について、話題提供いただきます。参考文献：Aïvodji, U., Arai, H., Fortineau, O., Gambs, S., Hara, S., & Tapp, A. (2019). Fairwashing: the risk of rationalization. ICML2019 ▼プログラム第1部・イベントの説明（15分）・ロールプレイ（30分）・結果共有（10分）第2部・「機械学習とフェアネスの研究開発動向」（50分：質疑応答含む）　講師：荒井ひろみ（理化学研究所革新知能統合研究センター）・交流会（30分）
社内のAI人材育成を考えるワークショプ株式会社キカガク代表取締役社長吉崎さん	▼コンテンツ AIも活用に焦点が当たってきており、社内の課題に対してどのように取り組んでいくべきか具体的な計画として落とし込んでいく必要性が出てきました。まだ、AIをどのようにビジネス活用するか決まっていないけれど、そのビジネス活用を行うためには、AIについて考えられる人材が必要でと、どこから始めて良いか悩んでいないでしょうか。本企画では、社内にある課題を考え、どのようにAIを活用していくか、そのためにはどのような人材が必要かをワークショップを通して考えます。このワークショップが終わる頃には、AIをビジネスに活用するためのマイルストーンや育成計画ができるでしょう。株式会社キカガク代表取締役社長の吉崎が講師を務め、東京大学で行っている「AIビジネス活用」の講義をギュッと短縮してお届けします。ビジネスをAIで活用する場合には、どのような思わぬ落とし穴があるかなど、AIのもつ固有の特性をワークショップの最初では紹介し、考えていくための骨組みを講師から紹介します。詳細資料はこちら ▼プログラム AIをビジネスへ活用するための道筋と落とし穴（30分）グループワーク（30分）人材育成の施策（30分）グループワーク（30分）学びの場の紹介（15分） ▼対象者 - これからAIをビジネスで活用したいと興味を持ち始めた方 - AIを学んでいるけれど、実ビジネスとなかなか結びつかず悩んでいる方 - 社内の人材育成が必要とされているけれど、どのように進めるか悩んでいる方 - 一緒に学んでいく仲間がほしいと思っている方 ※ AIに関するプログラミング経験や実務経験は問わないため、幅広い方のご参加をお待ちしています ▼得られるもの - AIという言葉で曖昧となっている技術の具体的な使い方が分かります - 社内の課題に対してAIをどのように導入していくと適切か理解できます - どのような人材を採用や育成するとうまく機能するかわかり、必要なスキルセットが明確になります - 人材を育成していくためのノウハウがわかります
JetBotハンズオン（NVIDIAの皆さま）	▼コンテンツ本格的なDeep Learningを実装したAI自律動作ロボット、JetBotを実際に作って動かすハンズオンワークショップです。このワークショップのために発表以来在庫切れが続いているJetson Nanoを確保しましたので、まずはそのJetson Nanoとその他の部品でJetBotを組み立てます（簡単です）。そしてJetBotのカメラで収集した画像データを用いてAzure環境でニューラルネットワークの学習を行い、その学習済みモデルをIoTエッジデバイスであるJetBotにデプロイして衝突回避、物体追従といった機能を実現します。そして最後はみんなでJetBotを走らせてAI x ロボティクスのパワーを体験しましょう。 ▼対象者 Deep Learningを実際のハードウェアに実装してその威力を体感してみたい方。 AI x ロボティクスにおけるDNNの学習から推論までの一連のプロセスをハンズオンで習得してみたい方。特に専門の予備知識は必要ありません。初心者の方でも十分に楽しめるハンズオンです。一方で関連知識を既にお持ちの方はさらに深くかつ包括的に体得できるハンズオンです。 ▼持ち物 AzureにアクセスするためのノートPC。 ~~GPU 搭載 VM を作成するためのMicrosoft Azure 有償版アカウント。詳細は後日ご連絡いたします。~~ 運営側でAzure上に仮想マシンを立て、皆さまにSSHしてもらう形に変更しました。個別のアカウント作成は不要になりました JetBot（Jetson Nano含む）購入費用：35,000円（税別）
Chainer 初学者向けハンズオン（Chainer User Groupの皆さま）	▼コンテンツ先日、Chainerを使ったディープラーニング入門コンテンツ「Chainer チュートリアル」が公開されました。今回は、その一部コンテンツを利用し、Chainerを使ってディープラーニングを体験していただくことを目的としています。 ▼プログラム - Chainerの紹介 - 14章 Chainer の基礎 - 15章 Chainer の応用 - 16章トレーナとエクステンション ▼対象者 - ディープラーニングという言葉を聞いたことはあるけれど、まだ実際に手を動かしてみたことがない方。 - 他のフレームワークを触ったことはあるが、Chainerを触るのははじめての方。 - Chainerを使い始めたのはいいが、まだ慣れていない方。 ※ pythonを書いたことがあることを前提として講義を進めます。不安な方は、Chainer チュートリアルにpython等の講座もあるので予め見ておいていただけるとありがたいです。 ▼得られるもの - 自分で手を動かしてディープラーニングをした経験 - Chainerの使い方 - 今後のディープラーニングの知識の取得方法 ▼持ち物/準備 - Azureアカウントを作成しておくこと - Azure Notebookを動かすことが出来るノートPC

DLLAB 2 周年イベント: ディープラーニングの社会実装を阻むものは何か？

イベント内容