基調講演

基調講演 A（4/24，午後）

Speaker

Dr. Vipin Kumar

Title

Big Data in Climate: Opportunities and Challenges for Machine Learning (講演スライド pptx, pdf)

Abstract

The climate and earth sciences have recently undergone a rapid trans­for­ma­tion from a data-poor to a data-rich environment. In particular, massive amount of data about Earth and its environment is now continuously being generated by a large number of Earth observing satellites as well as physics-based earth system models running on large-scale computational platforms.  These massive and information-rich datasets offer huge potential for understanding how the Earth’s climate and ecosystem have been changing and how they are being impacted by humans actions.  This talk will discuss various challenges involved in analyzing these massive data sets as well as opportunities they present for both advancing machine learning as well as the science of climate change.

基調講演 B（4/25，午前）

Speaker

Dr. Michael Cusumano

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ソフトウェア産業，特に日本のソフトウェア産業に造詣が深く，Communications of the ACM の カラム のレギュラー執筆者でもある．（著書）–>

Title

The Puzzle of Japanese Innovation and Entre­preneur­ship (講演スライド)

Abstract

Japan has great capabilities in technological innovation. We can see this in the large number of patents that Japanese companies and universities produce. However, Japan seems to lag behind many other countries in the creation of new companies or even new businesses within existing companies. This talk focuses on explaining this puzzle, relying on data and frameworks from an initiative started at the Massachusetts Institute of Technology called MIT REAP (Regional Entre­preneur­ship Acceleration Program). This talk will also explain briefly efforts a team in Tokyo is making to address the weaknesses in Japan’s entrepreneurial ecosystem.

招待講演

いずれも「前提知識少なめでも大丈夫なように」とお願いしてありますので，学生さんも気兼ねなくご参加ください．

招待講演 A（4/25，午後）

講演者

秋葉 拓哉 氏（株式会社 Preferred Networks）

タイトル

大規模分散深層学習の進歩と課題

概要

画像認識、自然言語処理、音声認識など、機械学習が応用される様々な分野において、深層学習が既存の手法を遥かに凌駕する予測性能を達成することが分かってきました。本講演では、まず深層学習の技術的基礎や応用事例を説明します。次に、分散処理による高速化・大規模化に焦点を当て、我々の開発した分散深層学習フレームワーク ChainerMN の紹介を交えながら、アプローチの比較や今後の課題・方向性について議論します。

内容

招待講演 B（4/26，午前）

講演者

加藤 真平 先生（東京大学，名古屋大学，株式会社ティアフォー）

タイトル

自動運転システムの全容と大学発ベンチャー挑戦 (講演スライド)

概要

自動運転とは、クルマの運転における認知と判断と操作をすべてコンピュータが実行する技術をいう。高速道路に関しては自動車メーカーを中心として、既に 2020年に向けた実用化が規定路線となってる。一方、本丸といえる市街地一般道での実用化に向けては、自動車メーカーのみならず IT 企業や電機メーカーも市場に参入しようとしており、技術開発競争の熾烈さが増している。自動運転は社会と産業のあり方を変えてしまうかもしれない。その命運を握るのは最先端研究であるということ、そしてそのコア技術と勝者のエコシステムについて、是非多くの方々に知ってもらいたい。