イベントの趣旨

本勉強会は，機械学習，強化学習，画像処理，ロボティクスなどに関する知見を共有し，関西を中心とした研究者コミニュティの形成を目的としています． 近年上記技術が発展する速度はすさまじく，最新の知見をキャッチアップし，今後の研究・開発に活かすためには，情報の交換や研究者コミニュティの形成が必須だと考えられます． これらの分野の若手研究者や多くの学生の方々に参加・発表していただければ幸いです．

なお，本勉強会は，オムロン様より会場提供および懇親会などの協賛を頂いております．

(画像は https://pythonawesome.com/crawl-data-from-iclr-2019-openreview-webpage/ より引用)

日時

2019/6/2（日）13:00 - 18:00

受付時間は 12:30-13:00です．受付の際には受付表をご持参ください (受付は受付表と connpass 名のみで管理しております). 読み会終了後，同じ場所で懇親会も行います．こちらも是非ご参加ください．

• 懇親会の参加・不参加は当日の受付にてお伺い致します．

場所

オムロン株式会社　京都本社

〒600-8530　京都市下京区塩小路通堀川東入 オムロン京都センタービル https://www.omron.co.jp/about/corporate/location/headoffice/kyoto.html

テーマ

今回の勉強会のテーマは，ICLR 2019 の論文読み会です． ICLR 2019 で発表された論文から興味ある論文をお選び頂き，プレゼン形式にて発表お願いします．

• ICLR 2019 論文であれば複数の論文をご紹介頂いても構いません．発表時間は厳守で！

発表形式

• 以下の二つの形式よりご選択ください．
  • 発表者枠: 25分（質疑応答込み)．発表と質疑の時間配分については発表者にお任せ致します．
  • LT 枠: 5分(質疑応答無し)．質問等は休憩時間や懇親会で！
• 発表頂ける論文が決まった段階で，運営元までご連絡ください．
• 当日参加者のご参考になりますように，前日までにSlideshareなどにアップロードを頂き，運営元担当者までリンクをお送り頂ければと存じます．
  • お送り頂き次第，以下の time table に反映致します．
  • 無線 LAN は会場で用意致します．

参加について

参加は無料です．奮ってご参加ください 参加の形式は以下の四つがございます．

• 発表者枠
• LT枠
• 聴講者枠（学生）
• 聴講者枠（社会人）

招待講演

お二人の招待講演(50分)を予定しております． 講師のお二人には「ICLR 2019 に限らずご専門分野の最近の動向」についてご講演頂く予定です．

• 松原 崇充 様 (奈良先端科学技術大学院大学)
• 白川 達也 様 (株式会社 ABEJA)

time table

発表者名につきましては，connpass の表示名にて表記致します．

• LT
  1. ino 様: Hierarchical interpretations for neural network predictions
  2. isamisan 様: solving the rubik's cube with approximate policy iteration
  3. wkwkw 様: Understanding and Improving Interpolation in Autoencoders via an Adversarial Regularizer
  4. akihiro_fujii 様: CNN が見ているものは？
  5. 岡本大和 様: domain adaptation の研究動向
  6. tokutaka 様: 「AIプロダクト品質保証ガイドライン」の紹介

連絡先

発表頂ける論文が決まりましたら以下までご連絡ください．

tomohiro.takahashi.2＠omron.com 又は 6ranch.and.60und＠gmail.com (全角＠になっております．)

また，ご不明点等がある場合も上記までご連絡頂ればと思います．

その他

• 当日はラフな服装でいらしてください．勉強会であり，リクルーティング等の場ではございません．

• 本勉強会は，connpass 名と受付表にて管理しております．その他個人情報は利用しません．

  • 勉強会に関する事前連絡にメールアドレスを使用させて頂きますが，勉強会後許可なくメールを送るといったこともございません．