2018 年 電子情報通信学会 総合大会
PRMU 企画セッション

人工知能・深層学習の実世界応用
(AI and Deep Learning Applications in the Wild)

概要

本セッションでは、深層学習・人工知能の基礎から応用までを多角的に紹介する。 4件の講演では、大学・企業の研究者にご登壇頂き、 深層学習の導入方法や活用のコツ、 産業界における活用事例および最新情報について解説して頂く。 総合討論では、質疑討論の時間を設け、 深層学習・人工知能の未来について議論することで、聴衆に対し有益な情報を提供したい。

Information

日時
2018 年 3 月 20日 (火) 13:00~17:00
会場
東京電機大学 東京千住キャンパス (部屋未定)
参加費
無料!
本企画セッションは一般公開です。 総合大会への参加登録は不要で、受付に行く必要もありません。 会場へ直接お越しください。

プログラム

時間 演題 講師
13:00–13:03
(3 分)
座長挨拶
13:03–14:03
(60 分)
深層学習の基礎と導入に向けて シモセラ エドガー
(早稲田大学)
14:03–15:03
(60 分)
ディープラーニング最新情報ならびにその進化を支える NVIDIA の GPU と戦略 井﨑 武士
(エヌビディア合同会社)
15:13–15:58
(45 分)
深層学習を用いた建設・鉱山機械における生産性・安全性向上への取組み 濵田 真太郎
(株式会社小松製作所)
15:58–16:43
(45 分)
深層強化学習と活用するためのコツ 山下 隆義
(中部大学)
16:43–16:58
(15 分)
総合討論

講演概要

深層学習の基礎と導入に向けて

講師

シモセラ エドガー

早稲田大学 理工学術院 総合研究所

概要

近年の画像処理等の発展の原動力は深層学習である。 従来の人間が設計した処理パイプラインと異なり、 深層学習は入力を目的の出力に変換する任意の関数を訓練データから学習することができる。 この講演では、数学や必要なハードウェアについての解説を含めた初歩からの深層学習の基礎を、具体的な例を交えて紹介する。

ディープラーニング最新情報ならびにその進化を支える NVIDIA の GPU と戦略

講師

井﨑 武士

エヌビディア合同会社 エンタープライズ事業部長

概要

ディープラーニングはこの数年破竹の勢いで進化を続けている。単純な画像や音声の認識は既に人間以上の能力を発揮し始めており、 実用に向けた高速化や省メモリ化などの研究が盛んになっている。また複雑な問題に対するマルチモーダルなモデルや、 さらには生成系のネットワークの研究などその用途を拡大してきている。 実用化も進み、インターネット、医療、製造業、金融、自動車など分野も多様である。 本講演ではディープラーニングの最新事例を紹介するとともに、その進化を支える NVIDIA GPU の最新情報と戦略についてご紹介する。

深層学習を用いた建設・鉱山機械における生産性・安全性向上への取組み

講師

濵田 真太郎

株式会社小松製作所

概要

建設・鉱山機械の各種センサ情報を元に、機械の作業状態を推定する取り組みを進めている。 推定した作業状態毎に、様々な施工現場やオペレータのセンサ情報を蓄積することが出来れば、 機械を操作するオペレータのスキルアップや危険運転防止に向けた教育やガイダンスも可能となる。 建設・鉱山機械分野における深層学習応用に向けた取組みの現状を紹介する。

深層強化学習と活用するためのコツ

講師

山下 隆義

中部大学

概要

Alpha Goに代表されるように,深層学習を活用した強化学習である深層強化学習は 特定のタスクにおいて人を凌駕する性能達成している. また,ロボット分野においても繰り返しタスクを行うことで最適な行動計画を自ら獲得することができるようになっている. 一方で,実際の装置やロボットを動かすための物理的な制約があり, シミュレーションの活用が不可欠である. 本発表では, 深層強化学習に関する概要及び様々な実験を通じて活用するためのコツについて紹介する.