深層学習は成功しているが、その原理は未だ十分には説明できていません。この原理を説明するために、深層学習のための新しい数学的理論が研究されています。
12月1日のスキルアップAIキャンプでは、東京大学 先進科学研究機構 准教授の今泉氏をお招きし、層の数・パラメータの数・最適化アルゴリズムの3点に注目した近年の理論的研究成果をご紹介いただきます。
※一部変更となる場合がございます。
東京大学 先進科学研究機構 准教授 / 今泉 允聡氏
東京大学 先進科学研究機構 准教授。東京大学経済学研究科統計学専攻で博士号取得。統計数理研究所 助教などを経て、2020年より現職。 専門分野は統計理論およびその機械学習への応用。統計的関数推定の理論を用いて、複雑データの解析手法や深層学習の仕組みを解明する研究に取り組んでいる。
スキルアップAI株式会社 取締役 CTO / 小縣 信也
大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会@関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」(インプレス)。
日時:2021年12月1日(水)19:30~21:00
開催方法:Zoom
参加費:無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。