概要

深層学習は様々な分野での応用が進んでおり、画像認識、医療、気象、防災、音響、制御など多くの分野で存在感を示しています。しかし、新しい技術であるがゆえに、各々の目的に対して「決定版」が存在することは稀で、少し前まで良いとされていたモデルや最適化手法が実は今は古く、いつの間にかより良いものが存在するということも珍しくありません。

特に最近は深層学習の応用先にフォーカスされた論文も多く、実は他分野にも応用可能なモデルや最適化手法が提案されていたとしても、論文タイトルやアブストラクトからだけでは明確に判断がつかないということがあるため、異なる応用先で良いとされている深層学習モデルや最適化手法を知っておくことが自身の分野でも役に立つ可能性があります。

本ワークショップでは深層学習を研究または利用している研究者の中で、分野横断的に応用例や課題を共有することにより、深層学習に関する知識のアップデートと情報交換ができるコミュニティの創生を狙います。

深層学習とその活用に関する意見交換をメインターゲットとしますが「こういう課題を分野横断的に解決できたら嬉しい」「数学者にこの問題を解いてほしい、現象を数式化してほしい」「物理学者にこういう現象を説明してほしい」などの課題の共有も歓迎します。

参加対象者

創発研究者  /  各パネルPO・AD *
運営組織関係者

*創発研究者  /  各パネルPO・ADによる被招待者もご参加いただけます。ただし、守秘義務に関する事項への同意が必要です。

開催日時・場所

日時：2023年9月4日(月) 午後 ～ 6日(水)

場所：早稲田大学 西早稲田キャンパス 63号館2F（対面開催）

参加費：無料（意見交換会（懇親会）は有料）

備考：

• Zoomによる同時中継（ハイブリッド開催への変更）を行う可能性があります。

• 9月5日の夕方に同じキャンパス内で意見交換会（懇親会）を予定しています。

• オンライン上で意見交換を行うプラットフォームとしてMattermost（Slackの代替アプリ）を使用します。

プログラム

こちらを御覧ください。

参加登録

締め切りました。
ご連絡は下記連絡先にお願いします。

オーガナイザー

田中 一成（川村パネル / 早稲田大学）

谷本 祥（川村パネル / 名古屋大学）

現地オーガナイザー・現地スタッフ

田中 一成（川村パネル / 早稲田大学）

浅井 大晴（早稲田大学）

清水 恵子（早稲田大学）

中川　 新（早稲田大学）
任　登輝 （早稲田大学）
大塚 巧巳（早稲田大学）

徐 　辰健（早稲田大学）

実施機関

主催：早稲田大学 理工学術院総合研究所 数理科学研究所

後援：早稲田大学 データ科学センター

協力機関

協賛：一般社団法人クロックミクス（先端技術研究所）