今回のTech Talksでは、過去にJTPAでスピーチを頂いた二人のエンジニアにお越し頂いてディープラーニング(DL)の仕組みと現状をより詳細に解説します。

各方面で大きな成果を上げているDLを用いたAIですが、多くの人々にとってその内容はもはやブラックボックスといって良いのではないかと思います。ですがここ数年の目覚ましい研究・技術発展により現在のDLのモデルは多種多様になり旧来のDLから大きく進化して一つの枠組みには収まらない状況にあります。

今回のトークではDLが構成する各基本要素をしっかりと説明頂きます。どのような仕組みをもつことで機能や性能を向上させてきたのかを見ていくことで、DLシステムの持つメリットやデメリットをよく理解できることを期待しています。

各界で起きている事例など一連の話題をエンジニアの視点で分かりやすくご説明頂きながら、今後DLがどのように技術シーンとそれをとりまくエンジニアを変えていくのかについて皆さんとディスカッション頂ければと思います。

当日のスピーチ資料はこちらです。
http://qiita.com/jiny2001/items/85af7dd163a63b3a152a

[場所] Wilson Sonsini Goodrich & Rosati
650 Page Mill Road, Palo Alto, California, 94304-1050

[日時] 1/27 Fri.
7:00pm 開場 7:30pm 開始 9:30pm 頃終了予定
参加費は$8。軽食付き。学生は無料です。その場合はmeetupにて山中まで学生参加希望の旨ご一報下さいませ。

参加申し込みはmeetup https://www.meetup.com/JTPA-Japanese-Technology-Professionals-Association/events/237075226/ にて。


[アジェンダ]

・DLは何を変えたか
・DLを構成する要素と意味 (初期値、伝達関数、モデル、オプティマイザ、データ)
・既存の機械学習手法との違い メリット/デメリット
・最新事例や各種手法の紹介
・DLは何を変えるか?

[スピーカー]
西田 祐木(にしだ ゆうき)氏

東京大学 電子情報工学科、Carnegie Mellon University Master of Science in Information Technologyプログラム 卒業
紙に電子回路を印刷できるAgICの現地子会社、AgIC International Corp にて CEOを務める。

現在は音声認識技術を提供するCMU発のスタートアップであるCapio.aiにてエンジニアとして従事。Capioは様々な音声環境で高精度に認識するための研究開発、GPUを利用した認識・学習の高速化、組み込み機器で動く音声認識エンジンの開発等を行っています。

山中 仁 (やまなか じん) 氏

東京工業大学 経営システム工学科 卒業
日本で幾つかスタートアップの立ち上げを手がけた後、現在は日米でフリーのエンジニアとして活動中。専門は画像処理や多台数での分散処理など。

未踏ソフトウェア創造事業に採択
他に各種のロボットコンテストやメディアアートの展覧会などでの受賞暦をお持ちです。


また今回は新たな試みとして、希望者向けに実際のコードを書くDL実習会を後日開催することを考えています。フィードバックを是非宜しくお願い致します。

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