Deep Learning Digital Conference

イベント内容

Deep Learning Lab(DLLAB)について

Deep Learning Lab とはディープラーニングの実社会での活用を推進するコミュニティです。先端技術を実際のビジネスに応用するべく、技術とビジネスの両面に精通したプロたちが毎月の勉強会や教育活動をベースに、ニーズに合わせた最適な技術を選択し開発した事例や最新技術動向の情報発信を行い、ソリューション検討を具体的に行えるようにします。マイクロソフトとPFNの協業から生まれました。​コミュニティご紹介資料はこちらです。

Deep Learning Digital Conference

DLLAB は2020年夏で3周年を迎えます。過去様々な企業やコミュニティと連携して企画を推進してきましたが、今回は日本ディープラーニング協会が実施する資格試験の合格者によるコミュニティ CDLE との合同企画としてデジタルカンファレンスを開催いたします。今年は特に、COVID-19 の影響で産業構造やビジネスを取り巻く環境が過去見ないほどに大きく変化している中、AI 自体の存在価値・在り方はどうなっていくのか。計30を超えるセッションから考察していければと思います。今回は、最先端のソリューション開発を行うスタートアップやベンダーに加え、大手メーカー・物流企業の実ビジネス化に向けた取り組みや人材教育についてもセッションを揃えております。

本イベントでは、「事例セッション」、「技術セッション」、「教育セッション」、「個人セッション」に分けてビジネス側からエンジニア側まで幅広い層を対象に AI の社会実装における現状をお届けします。
事例セッション: ML/ DL のビジネス活用事例の紹介。事業責任者、経営層、ビジネス向け。
技術セッション: 最新の技術動向、研究開発内容について紹介. 企業、研究者による取り組み紹介。データサイエンティスト、エンジニア向け。
教育セッション: 今後の AI 人材に求められるスキル、マインド、キャリア、コミュニティなどの紹介。
個人セッション: 個人で取り組む内容、事業、研究、学習方法など。トピックは限定しない。DLLからも登壇者の受付を行います。

全体スケジュール

【日時】2020年8月1日(土)12:30 配信開始、18:30 終了
【場所】 Microsoft Teams Live (登録いただいた方にリンクを別途送付いたします)
【費用】一般 500円(コンパス集金は事務局の株式会社中外が代行します。) ※学生無料

セッションの割り振りはイベント当日まで変更の可能性があることをご容赦ください。

Schedule

セッションカテゴリ セッションタイトル 詳細 演者
事例セッション ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測 本セッションでは、ワインブドウの収穫量予測の実証実験について紹介する。実証実験では、圃場内を網羅的に自動走行する台車によって撮影された画像を入力とし、
①Semantic segmentationによって得られたブドウ領域と、深度カメラから得られた距離情報を用いたブドウの大きさの推定
②ブドウの大きさー重量回帰モデルによる重量の推定
の2ステップによってブドウの重量を予測する。また総重量を予測する際には、台車の自己位置推定によってフレームインしている畝の領域を特定し、抜け・重複の少ない予測を実現した。これらの手法を用いた収穫量予測の効果検証は2020年秋に実施予定である。
日鉄ソリューションズ株式会社
徳竹 眞人
技術セッション Tensorflow Liteの量子化アーキテクチャ Tensorflow Liteに導入されたPost-training quantizationのアーキテクチャについて解説します。Post-training quantizationを使用することで、floatで学習したモデルを、キャリブレーションイメージを使用することでint8のモデルに再学習不要で変換することができます。また、LayerWiseQuantizationとChannelWiseQuantizationについて解説し、Tensorflow Liteの量子化モデルの精度が高い理由を考察します。 ax株式会社
品部 仁志
技術セッション CPUだけでAIをやり切った最近のお客様事例 と インテルの先進的な取り組み インテルはここ数年間、AIを戦略の中心に置いて各種事業活動を行っております。最も分かりやすいところだとインテルCPUを始めとするハードウェア、および、ソフトウェア製品の強化になるのですが、実は同時に、ユーザー企業様へ直接アプローチし、AI導入およびそれによるビジネス課題の解決もお手伝いさせていただいております。本セッションでは、そうした弊社の活動の中からお客様事例をいくつかご紹介いたします。いずれも”CPUだけでAIを動かされている”お客様になりますので、AI導入の現実解として皆様のご参考になれば幸いです。また、最近インテルが注目している次世代のAI関連技術も併せてご紹介いたします。 インテル株式会社
大内山 浩
技術セッション 準同型暗号を用いた秘密計算技術とDB/Deep Learningとの融合 近年、MaaSやスマートシティ、情報銀行などのデータ連携活用、産業界のデータ分析・AI開発プロセスにおいて、機密情報や個人情報のセキュリティ対策やプライバシー保護が課題となっている。その解決策として、データ通信時や保管時の保護だけではなく、活用時も秘匿にしたまま解析が可能なSecure Computing(秘密計算) という技術領域がグローバルトレンドとして注目されている。本セッションでは、秘密計算の要素技術である「データを暗号化したまま解析が可能な準同型暗号」という暗号技術について、またそのユースケースについて紹介する。 EAGLYS, Inc.
今林 広樹
技術セッション Azure における Reinforcement Learning の取り組み 近年、強化学習が注目されています。推薦システム、ロボット自律化、物流最適化などの幅広い分野で適用ができる可能性があります。しかしながら、強化学習の導入ハードルは非常に高く採用に至っていない状況です。Azure では Data Scientist だけでなく、ドメインの専門家や IT エンジニアでも利用できるサービスを展開しており、強化学習の民主化を目指しています。本セッションは強化学習の基本的な考え方に触れながら、Microsoft 社内やお客様での適用事例、Azure の強化学習のサービスをご紹介致します。 日本マイクロソフト株式会社
女部田 啓太
教育セッション Post COVIDにおけるAI人材の新しい学習スタイルとAIの社会実装にむけたAIエンジニアに求められるE資格その後のスキル 変化が目まぐるしいAI領域でのキャリア形成のためには、基礎となる数学やPythonの習得と体系的な機械学習の知識習得および実装力はもちろんのこと、最新トレンドのキャッチアップが必要です。また、COVID-19の影響により、変則的な勤務や在宅勤務が増えたことで、学習スタイルにも変化が求められています。
本セッションでは、今後社会へのAI実装に際して重要性が増すと考えられるスキルとして「XAI(説明可能なAI)」と
「Azure Machine LearningのAutoML」を取り上げ、AIの基礎理解の後にどのようにして学んでいくべきかを、最新の学習科学の知見をもとにご紹介します。
スキルアップAI株式会社
斉藤 翔汰
教育セッション DXを推進するAI人材育成の在り方 ~ e-learning によるAIリテラシの向上~ 「AI教育・研修を切り口に、要件定義・試作品(PoC)の開発支援など、AIプロジェクト成功に必要なソリューションをワンパッケージで提供、AIに強い組織づくりを支援」してきた株式会社アイデミーのエンタープライズサービス部長 桐原憲昭 が、「AI人材の育成」「AIを活用できる組織づくり」をテーマに語ります。 株式会社アイデミー
桐原憲昭
教育セッション 人材育成で本当は大切なのに忘れがちな3つの価値 〜 オンライン/オフラインでの学びは何が変わって何が変わらないのか?なぜ社内でのAI活用は一向に進まない コロナウイルスの影響により、オンラインで学ぶ機会が圧倒的に増えました。弊社でもこれまでは教室に集まって講義を行っていましたが、今回を機に本格的にオンラインでの学びにシフトしています。オンラインでの学びというとE-learningを想像される方も多いと思いますが、オンラインでのリアルタイム講義を希望される方が多く、この形式を中心に行なっています。E-leaningは「いつでも」「どこでも」受講することができ、値段もお手頃であることが多い中、その逆であるリアルタイムの講義を望まれる方が多いのか。
本セッションでは、このリアルタイムでの講義が持つ価値を要素分解し、視聴者の方にとって本当に必要な研修の構成要素を選択できるような情報を提供します。自社にとって最適なプランを最適な値段で受けられることこそ、オンラインでの学びの価値を最大限活かせていると言えます。
また、ディープラーニングと関わりの深い AI を学ぶときに多くの人が陥る失敗を紹介します。長い時間、難しい本を読んで数学力やプログラミング力がしっかりと付いているにも関わらず、自社内の改善になぜか繋がらない。社内にデータは蓄積されているけれど、「使えるデータがない」と嘆く状態から抜け出せない。そこには、最初の設計に課題があります。どのように工程設計を行うと、この課題から抜け出すことができるか。キカガクでの社内ツールを作るまでの具体的な事例とともに紹介します。
株式会社キカガク
吉崎 亮介
個人セッション オンサイトデータコンペの魅力。
関わる全員が楽しいコンペ設計のための取り組み
近年機械学習課題の解決方法の一つとしてデータコンペという形式が台頭している。
データコンペとは課題を抱えている企業がデータと課題を設定し、一般の参加者がその精度を競う大会である。
出題側は良質な解法が得られる可能性がある一方で専用のシステムを用意しかつコンペに適した課題設計を行い、優秀な参加者を集客する必要あり、開催のためのハードルが高い。
このセッションではatma株式会社が開催するatmaCupにおいて、出題側はもちろんのこと参加者全員が楽しいと思えるようなコンペになるために行っている取り組みについて紹介する。
atma株式会社
山口 貴大
個人セッション AI・ディープラーニングを駆使して、「G検定合格者アンケートのフリーコメント欄」を分析してみた 2020年5月に実施した「第2回G検定合格者がおススメするAI・DL本アンケート」のフリーコメント欄、「ディープラーニング協会へのご意見・ご要望」に寄せられた意見を、ディープラーニング協会らしく、機械学習とディープラーニングを駆使して分析した結果を紹介します。本発表ではワードクラウド、説明性XAI、クラスタリング、要約、ALBERTなどの自然言語処理技術の概要を解説し、そして実際にこれらの技術を、G合格者のみなさまの「ディープラーニング協会へのご意見・ご要望」データに適用すると、どのような分析結果が出たのか紹介します。 株式会社電通国際情報サービス
小川雄太郎/御手洗拓真
個人セッション DLLヘルスケア分科会の取り組み 2019年から2度にわたりDLLヘルスケア分科会で医療×AI進歩ジウムを実施した。第1回では「医療×AI推進人材を考える」をテーマに日本メディカルAI学会浜本隆二代表や(株)OPTiMなど、アカデミック、ビジネス両サイドに登壇いただき議論を実施、参加者は約150名に上った。第2回では「地域包括ケアとAI」をテーマにAIホスピタルを手がける中村祐輔先生や(株)エクサウィザーズをはじめ、地域包括ケアの課題にどうAIを活用し解決していくのか議論した。また(株)キカガク協力の下医療データを用いたハンズオンセミナーを実施。新型コロナウイルスの流行下、急遽オンライン実施も行い、約100名が参加した。 千葉大学医学部附属病院
亀田 義人
事例セッション (仮)旧来のDWHの課題とAzure Databricksでコストと性能を両立した分析基盤を実現したユースケース紹介 (仮)旧来型のDWHをご利用のお客様には「データの肥大化で集計用DWHの処理時間がボトルネックに​」、「コスト削減が困難 (計算リソースとストレージの分離不可)​」、「かといって、一時的に停止/課金停止ができない」といった課題がございました。本セッションではそのような課題をお持ちのお客様に対してAzure Databricksで改善した手法をユースケースを交えてお伝えいたします。 株式会社ナレッジコミュニケーション
中西 貴哉
事例セッション AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略 プロジェクトの立ち上げの背景から、AIの活用を模索して発注システムの構築に至る過程だけでなく、AzureでのAI活用戦略に取り組みについてご紹介いたします。 DATUM STUDIO株式会社
光田 健一
技術セッション 最新のNVIDIA AmpereアーキテクチャによるNVIDIA A100 TensorコアGPUの特長とその性能を引き出す方法 エヌビディアは、2020年5月に最新のNVIDIA Ampereアーキテクチャと、それに基づく最初のGPUであるNVIDIA A100 TensorコアGPUを発表しました。2017年のVoltaアーキテクチャで導入された行列演算ユニット「Tensorコア」がさらに進化しただけでなく、GPUをハードウェア的に分割する「Multi-Instance GPU (MIG)」など、様々な新機能が追加されています。このセッションでは、A100 GPUの新機能に加え、VoltaやTuring世代GPUも含めたTensorコアの活用方法や、今注目のCUDA on WSL2の最新情報もお伝えします。 エヌビディア合同会社
佐々木 邦暢
事例セッション 製造業における最新AI適用事例のご紹介 企業におけるデジタルトランスフォーメーションの進展に伴い、多くの企業がAIを活用した事業創出や業務革新を本格化させています。こうした環境変化に応えるため、ISIDでは4年前に設置したAI専任組織を中核に、製造業の設計開発をはじめとする多様な領域において、最適なAIソリューションの開発や適用支援を行ってきました。これまでに、時系列データを利用した動作予測や予兆検知サービス、深層強化学習で機械制御を最適化していくためのAIモデル構築や因果分析サービス等、製造業を中心に100を超えるAIプロジェクトの推進実績があり、本セッションでは、これらのAI開発プロジェクト事例についてご紹介します。 株式会社電通国際情報サービス
芝田 潤
個人セッション BERT の解剖学: interpret-text による自然言語処理 (NLP) モデル解釈 Google が 2018 年に発表した深層モデル BERT は、自然言語処理 (NLP) の多くのタスクでブレイクスルーを起こしました。性能面で進歩がある一方で、公平性に関するガイドラインが総務省から発表される等、産業界では解釈可能な AI を求める声が大きくなってきています。そこで本セッションでは、このギャップを埋めるために Microsoft Research が開発している、interpret-text と呼ばれる機械学習ライブラリをご紹介します。BERT を含む、様々な自然言語処理モデルを解釈するための 2 つの方法について解説し、簡単なデモをお見せします。 日本マイクロソフト株式会社
山口 順也
技術セッション ディープラーニングのロボット応用事例ーデータからエクスペリエンスへ 深層学習研究では通常,学習データとラベル(報酬)が設計者によってトップダウン的(受動的)に与えられる.しかしロボットでは「感覚から運動が生成される」というだけでなく「動作から新しい感覚が生成される」という側面も重要となる.このように自身の経験を通じて能動的に得られる情報を,通常の学習データと区別して「エクスペリエンス(経験)」と呼ぶ.本講演ではこの視点からのディープラーニングのロボット技術,そして複数の企業との共同研究事例を紹介する. 早稲田大学
尾形 哲也
技術セッション Spark + AI Summit 2020で発表された注目内容を一挙にご紹介
〜AI/機械学習プロジェクトに関わる方は必見です〜
6/24 - 6/26 にグローバルで実施されたSpark + AI Summit 2020ので発表された最新テクノロジーのアップデート情報をお届けします!
・ Spark 3.0 - 更に高速化、最適化されたSpark 3.0が目指すよりインテリジェントな統合分析
・ Lakehouse - 従来のデータレイクにデータウェアハウスライクな直観操作を可能にした次のビッグデータパラダイムシフト
・ Delta Engine - モダンCPUアーキテクチャに特化されたベクトル化実行エンジン「Photon」と最新のDelta Lakeでレイクハウスの超高速化を実現
・ Redash - ビッグデータ用のグラフィカルな分析をSQLで簡単に実現
データブリックス・ジャパン株式会社
ジャ・ジーシン (ジン)
事例セッション COVID19ワクチン開発に向けた、AIの挑戦 ~深層学習が導く、新領域との接点~ 新型コロナウイルスCOVID19のワクチン開発は世界的な急務です。フューチャーは、2018年から大阪大学等と深層学習を用いたワクチン開発の共同研究を開始し、その成果をCOVID19ワクチン開発にも活用しています。ワクチン開発というと遠い世界の話に思われるかもしれませんが、内部で使っている技術は、自然言語処理や画像処理等、お馴染みの分野で培われた深層学習技術です。本セッションでは、ワクチン開発という世界的重要課題において、深層学習が具体的にどのように利用されるかを紹介し、深層学習が医療に限らず、新領域に踏み出す際の心強いツールとなることをお伝えできればと思います。 フューチャー株式会社
貞光 九月

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