Tech-on Meet Up #06
「What can ＡＩ(Ｉ) do?」

TECH PLAY受付番号とお名刺を１枚お持ちください。
2019/5/10　好評につき再度増枠しました！皆様のお越しをお待ちしております！
2019/4/25　好評につき増枠しました！
2019/4/15　募集を開始しました！

Tech-on 〜Networking for Techies〜について

『技術者同士を、人と人とのネットワーキングで繋ぐ』

技術のトレンドは非常に早い流れで移り変わるのがいまのIT業界の理です。 ナレッジをきれいなドキュメントに起したり、それを閉じた組織のなかで共有しているだけでは この早い流れについていくことは絶対にできません。

「Tech-on」では、「ホンモノのナレッジは人と人の緩い繋がりの中にこそある」を信条に 同じテーマに興味をもつ技術者同士を繋げ、自らが持っているナレッジを自分の組織の外に 出し合うことで、お互いがこれまで発見できなかった新しい知的創造を生み出せる 「場」を提供していきます。

Tech-on MeetUp #06

今回のコアテーマは「ＡＩ」

昨今のＡＩブームにより、業種問わず、機械学習・ディープラーニングなどのＡＩ技術の積極導入や、ビックデータを用いたデータドリブンによる経営・ビジネスが各企業において活発化されています。
しかし、ＡＩの導入は必ずしも順風満帆に進むものではなく、”ＡＩ技術の導入が目的になっている”、”導入してみたものの期待以上の効果が得られていない”などの課題に直面されている方々も少なくないのではないでしょうか。

今回は、ＡＩを専門とされる3名の方に、主にＡＩの最新技術および方向性、更にその技術をどのように活用できるかをお話いただきます。

登壇者の方々のお話を聴きながら、私たちが何ができるかを一緒に考えを巡らせていただければ幸いです。

タイムスケジュール

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

セッションのご紹介

SXSW2019に見るAIの未来
KDDI総合研究所 帆足 啓一郎

テクノロジーの祭典として、最近日本でも認知度が高まっている「SXSW」。ここ数年はAIが最もホットなトピックスの一つとなっていたが、あまりにも急激な技術の発展、そして社会情勢の劇的な変化により、AIを含むテクノロジーへの逆風が吹き始めている。本講演では、今年のSXSWで繰り広げられたAI関連の議論を紹介し、AI関連技術者・研究者として意識すべき動向について述べる。

強化学習を使った次世代シミュレーション最適化
スカイマインド株式会社 ゴンザレズ エドワルド (Eduardo Gonzalez)

強化学習は、複雑な競争ゲームで人間を倒すことができましたが、これらのアルゴリズムはこれ以上のことができます。 あるシステムを最適化できるポリシーをトレーニングするために使用されるシミュレーションを強化学習を活用してどのように実現できるかを解説します。

見えていないものを見出す機械学習
ABEJA, Inc. 白川達也

Deep Learningを筆頭に、データから意味やパターンを抽出する機械学習は、いまや誰もが使えるツールになりつつあります。
本セッションでは、AIブームわく最中、機械学習がなぜ大事なのか、どんな使い方をするのが重要になっていくかについて展望しつつ、「見えていなかったものを見出す」というネクストフロンティアになるであろう機械学習の方向性についてお話します。

登壇者のご紹介（※敬称略)

帆足 啓一郎(@hoahoa)

株式会社KDDI総合研究所

KDDI総合研究所にて、機械学習・自然言語解析など、今「AI」と呼ばれるような研究開発プロジェクトに長年携わる。直近では雑談対話AIの研究開発に取り組みつつ、「ASCIIエキスパート」として、AI関連の連載記事をASCIIに寄稿中。

https://ascii.jp/elem/000/001/181/1181187/

Eduardo Gonzalez(@wm_eddie)

スカイマインド株式会社

スカイマインド の技術本部長(VP Engineering)。 世界的なデータサイエンティストとシステムエンジニアのチームを率いて、機械学習システムを作るためのプラットフォーム開発チームを牽引。過去には約８年間日本の大手SI企業にてR&Dチーム責任者を務める。

白川 達也

ABEJA, Inc.

京都大学理学部卒業、同大学院数理解析専攻中退。学生時代は数学者になるべく一心不乱に数学に打ち込んでいましたが、もっと幅広く直接的に社会にインパクトを与えられる仕事をしたいと思い、NTTデータ数理システムに入社。研究員として数理計画や機械学習技術の研究開発に従事していました。Big Dataの隆盛やDeep Learningの勃興をリアルタイムで体感し、より機械学習を究めたいと思い、2016年よりABEJAにResearcherとして参画。Deep Learningを中心としたシーズ技術について幅広く研究開発しています。

参加対象

• AIに興味のある方
  
• Tech-onに興味のある方
  

※ リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加は一切お断りしております。
※ 補欠者の方は、ご来場いただいてもご入場いただくことが出来ませんのでご了承ください。
※ 欠席される場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します。

持ち物

• 「申し込み時にTECH PLAYから発行される受付番号」と「お名刺1枚」
  　※ 受付時に名刺と一緒にこの受付番号を口頭でお伝えください。
  

参加費

無料

ハッシュタグ

#TechOn東京

発表資料について

別途レポートページにてまとめて公開し、こちらにリンクを掲載予定です。