【オンライン開催】機械学習の応用事例とケーススタディ

概要

データ活用やAI活用が当たり前にうたわれるようになってきた昨今。機械学習の応用や解析精度向上のための施策は現場の悩みの一つかもしれません。また、進化スピードの速い技術領域の中で学術的な研究成果をどのような形で自社のサービスや製品に取り込んでいくのかもデータサイエンティスト・機械学習エンジニアの大きな役割だといえます。

そこで、今回のイベントでは上記のような課題を研究（学術）的な視点とサービスや事業的な視点からケーススタディを行います。実戦での活用につながる内容を提供します。

参加対象

・データサイエンティスト、機械学習エンジニア、ソフトウェアエンジニア、アルゴリズムエンジニア

・コンピュータサイエンス領域でデータ解析、機械学習、アルゴリズム分野の研究をされている方

※基礎的な知識から応用まで実務などで機械学習の活用をされている方が対象になります。

※本イベントは、技術者・研究者向けの内容になっています。

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。

登壇者

山崎 俊彦氏　

東京大学大学院 情報理工学系研究科 准教授

東京大学工学部電子工学科卒業。東京大学工学系研究科電子工学専攻修了。博士(工学)。学生時代は半導体物性を活かしたアナログVLSI研究に従事。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻准教授。2011～2013年まで米国・コーネル大学Visiting Scientist。「魅力」の予測・要因解析・増強を行う魅力工学に関する研究を精力的に行っているほか、大規模マルチメディアデータ処理、物体認識・機械学習、最適化、3次元映像処理などの研究を行っている。

岡本 卓氏

SENSY株式会社　https://sensy.ai/

取締役CRO. SENSY人工知能研究所（SAILS）所長

2007年慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程修了。博士（工学）。2014年千葉大学大学院工学研究科准教授。システム工学、最適化理論、ソフトコンピューティング、計算知能、複雑系を中心に、人工知能技術に関する教育研究に携わる。計測自動制御学会論文賞・友田賞をはじめとして9件の学会賞を受賞。 2017年10月からSENSY株式会社取締役CRO (Chief Research Officer) 。 千葉大学 グローバルプロミネント研究基幹 特任准教授、同大学 非常勤講師も務める。電気学会論文委員会（C2グループ）主査、計測自動制御学会代議員、SICE JCMSI AssociateEditor、進化計算学会理事を歴任（現任を含む）。

内田 奏氏

Sansan株式会社　https://jp.corp-sansan.com/

東京電機大学大学院工学研究科修士課程修了。在学中は深層学習を用いた画像生成・変換に関する研究に取り組む。学生時代からDSOCのインターンとして名刺画像の品質およびOCR精度の改善に関する研究開発に従事。

DSOC（https://sansan-dsoc.com/）Data Strategy & Operation Center ―Sansan株式会社のデータ統括部門

参加方法（必ず確認してください）

Zoomによる開催　https://zoomy.info/manuals/what_is_zoom/

・エントリーの際に頂いたアドレスにアカウントを送付します。※前日、もしくは当日発行

・アカウントは当日のみ有効

• 途中参加・退出は自由です。お好きなタイミングで OK ですが、スタート時に合わせて集まっていただけますと主催者的には嬉しいです。
• 基本的には、前日までに、必ずお持ちの端末（パソコン、スマートフォン、タブレット）にあらかじめ Zoom をインストールし「ミーティングに参加できる環境」を作っておいてください。マイク、カメラの調整も前もって完了させてください。
• 当日のカメラの ON / OFF は自由ですが、マイクはミュートにしてください。
• 開始15 分前からオンライン接続可能です。不安な方は、時間の余裕を持って早めに接続ください。
• ネットワーク環境や各自使用する端末のスペックによって、接続が一部停止・遅延する可能性があります。
• 時間になっても始まらないときは、Zoom を一旦終了して、再度接続しなおしてください。

参加費

無料

注意事項

※ 参加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願い致します。

※本セミナーで提供される画像、音声、プレゼンテーション資料などの複製、改変、再編集、再配布、再出版、ダウンロード、録画、表示、掲示または転送することを禁じます。