2015/03/06 CRESTシンポジウム「機械知能とビッグデータ」

東京大学ソーシャルICTグローバル・クリエイティブリーダー育成プログラムは、本シンポジウムを後援しています。奮って参加下さい。

＜本シンポジウム主催者のWeb＞　http://www.mi.t.u-tokyo.ac.jp/static/symposium/CREST2014/index.html

■日時
2015年3月6日（金）13:00-17:30（18:00-19:30 懇談会）

■場所
東京大学　本郷キャンパス　工学部2号館 221講義室

■概要
膨大な画像，映像，テキスト，加速度，位置情報などの多種多様なデータをコンピュータが自動的に理解する知的システムが近年脚光を浴びつつあります．本シンポジウムではこのような膨大かつ多種多様なデータを理解する知能システム構築のための基礎理論から応用までの近年のトレンドや成果を紹介いたします．具体的には，平成26年度から開始いたしましたJST CREST「膨大なマルチメディアデータの理解・要約・検索基盤の構築」における研究内容の紹介や，Googleから2名の研究者をお招きし，Deep Learningとロボットの融合，機械翻訳の最新研究をご講演いただきます．

■主催
プロジェクト「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」
科学技術振興機構 (JST) 戦略的創造研究推進事業 (CREST) 研究領域「膨大なマルチメディアデータの理解・要約・検索基盤の構築」平成26年度採択研究課題

■後援
東京大学ソーシャルICTグローバル・クリエイティブリーダー育成プログラム

■プログラム

12:30	受付開始
13:00-13:10	開会挨拶
13:10-13:40	講演１　「マルチメディア理解」　原田達也，東京大学
13:40-14:10	講演２　「密度比推定による機械学習」　杉山将，東京大学
14:10-14:30	休憩
14:30-15:30	招待講演１　「Deep Networks with Applications to Computer Vision and Robotics」　Anelia Angelova, Google
15:30-16:00	招待講演２　「How Do Machine Translate?」　賀沢秀人，グーグル株式会社
16:00-16:20	休憩
16:20-16:50	講演３　「ロボット技術を利用した実世界の情報収集」　大野和則，東北大学
16:50-17:20	講演４　「人の動きのセンシングと統計的データ解析」　下坂正倫，東京大学
17:20-17:30	閉会挨拶
18:00-19:30	懇談会

■懇談会
講演後に懇談会を開催し，当該分野に関する意見交換を行います．
社会人：2000円
学生：1000円
場所：日比谷松本楼GRILL 東京大学工学部２号館店

■申込み方法
以下のURLから参加申し込みフォームに必要事項を記入の上，お申し込みください．
http://goo.gl/jlxw4J
申込後にキャンセルされる場合は，その旨，事務局までご連絡お願い致します．

■お問い合わせ先
staff[at]mi.t.u-tokyo.ac.jp

■講演内容
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・招待講演１
Deep Networks with Applications to Computer Vision and Robotics
Anelia Angelova, Google

Deep learning has made rapid progress in areas, such as speech, language understanding and computer vision. This talk will review recent progress in computer vision and robotics that has been possible thanks to developments of deep learning techniques. I will then present a novel application of deep networks to object grasp detection that can simultaneously detect a good grasp for a robotic hand manipulator and recognize the object category. Our method achieves real-time, 13 frames-per-second, processing per image on GPU with only 1/128th of the network capacity. I will further describe an application to pedestrian detection which proposes a “large field of view” deep network which detects pedestrians in multiple locations. This increases the speeds of pedestrian detection 80-100 times.
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・招待講演２
Title: How Do Machine Translate?
賀沢秀人，グーグル株式会社

機械翻訳は人間が規則を書く時代からデータにもとづいたモデルを学習する時代に移行し長足の進歩を遂げている．本講演では機械翻訳技術の現状について問題点も含めて概説する．
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・講演１
マルチメディア理解
Multimedia Understanding
原田達也，東京大学

膨大なデータを活用したマルチメディアデータの認識・理解手法に関して講演する．具体的には，画像識別や画像からの文章生成技術の発展や最新の成果を紹介する．
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・講演２
密度比推定による機械学習
Machine Learning by Density Ratio Estimation
杉山将，東京大学

本講演では，確率密度関数の比の推定に基づく汎用的な機械学習の枠組みを紹介するとともに，非定常環境適応学習，変化検知，特徴抽出，パターン認識などへの応用例を示す．
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・講演３
ロボット技術を利用した実世界の情報収集
Robotics technologies for gathering information in the real world
大野和則，東北大学

本講演では，レスキューロボットや，インフラ点検ロボットを中心に，ロボットや動物を利用して実世界を能動的に探査し，情報を収集・記録する技術の研究開発について紹介する．
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・講演４
人の動きのセンシングと統計的データ解析
Sensing human behavior and its statistical data analytics
下坂正倫，東京大学

スマートフォン，ウェアラブルセンサを含むIOTデバイスの登場により，人の行動のセンシングが容易になってきた．本講演では，人の動きに関するセンシングの技術動向と，統計的な行動モデリングに関する研究事例を紹介する．
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以上

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