| IEICE Technical Committee Submission System Announcement |
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| Announcement | |||||||||||||||
電子情報通信学会・第29回サービスコンピューティング研究会 (SC) 日 程 ： 2019年3月15日（金） 会 場 ： 国立情報学研究所 12F会議室 〒101-8430 東京都千代田区一ツ橋2-1-2 学術総合センタービル内 https://www.nii.ac.jp/about/access/ 共催 ： 日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 議 題 ： 「サービスと機械学習」および一般 招待講演（１）： 対話システム WEKDA（ウェクダ） における大規模化・高速化 情報通信機構 田仲 正弘氏 NICTで開発している対話システム「WEKDA（ウェクダ）」は、深層学習を含む数十に 及ぶコンポーネントを、サービス指向で連携させることで実現されています。 本講演では、WEKDAのシステム構成の面にフォーカスし、高速性や計算機資源利用の 効率化などの様々な課題と、その解決について紹介します。 招待講演（２）： 機械学習工学の現状と今後の課題 国立情報学研究所 石川 冬樹 機械学習を用いて開発したシステムは，そのブラックボックス性や テスト不可能性から，従来のソフトウェア工学アプローチが通じない という課題があります．本講演では，最新の研究動向および 国内産業界における課題を概観し，今後の課題について論じます． 今回は，2018年度に新設された日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会との 共催となります． 今回共催する機械学習工学研究会においては，機械学習を活用したシステムを作る ための様々なツール・基盤や工学的支援を対象領域としています． 機械学習を活用する場合においても，サービスを用いることの重要性は非常に高まっています． クラウドプロバイダからは，機械学習のためのサービス（API）が出揃ってきていますが， それらをうまく評価，選択，組み合わせ，有効に活用することが重要となります． また，機械学習を用いた場合，試行錯誤や継続的な改善が求められ， 訓練や品質評価を自動で何度も回し続けることが必要となります． この際にも，クラウドサービスの利用や，マイクロサービスによる設計などが 一つの有効な解として挙がってきます． そこで第29回研究会においては，「サービスと機械学習」に関する幅広いトピックを募集いたします． 上記のように，機械学習を活用するための手段としてサービスを考えることに限らず， 機械学習によるアプリケーションサービスの実現など，両者にまたがる話題を歓迎します． また，サービスコンピューティング研究会，機械学習工学研究会それぞれが対象とする 一般的な話題も歓迎します． 発表申込締切 ： 2019年1月7日（月）23時59分 論文ページ数 ： 6ページ以内 発表時間 : 30分(20分発表，10分質疑応答） ※申し込み件数によって，一般セッションの講演時間が短くなる場合があります． 発表申込方法 ： 【電子情報通信学会 サービスコンピューティング研究会への発表申込】 以下のURLの「発表申込受付中」メニューよりお申込ください． https://ken.ieice.org/ken/program/index.php?tgid=IEICE-SC 著作権譲渡 ： 予稿集を作成するために著作権譲渡に同意して頂きます． 電子情報通信学会の著作権規定の基本方針は次のページで閲覧可能です． http://www.ieice.org/jpn/about/kitei/chosakukenkitei.html 以下の発表申し込みの案内も合わせてご覧ください． http://www.ieice.org/iss/kbse/meeting/apply/happyo.html その他 ： ※ 聴講参加費について IEICE/SC では，2018年度より技報完全電子化に伴い， 参加者の属性に応じて聴講参加費の支払いが必要となります． 詳しくは下記をご覧ください． https://ken.ieice.org/ken/user/index.php?cmd=participation&tgs_regid=6daa1c4 905601dc8ac7a05d2a2376bcbb38e03e406a3066ac37a2d66252e61d9 照会先 ： 石川 冬樹（国立情報学研究所）： f-ishikawa@nii.ac.jp |
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