Registration info |
発表者枠 Free
FCFS
LT枠 Free
FCFS
聴講者(学生) Free
FCFS
聴講者(社会人) Free
FCFS
|
---|
Description
イベントの趣旨
本勉強会は,機械学習,強化学習,画像処理,ロボティクスなどに関する知見を共有し,関西を中心とした研究者コミニュティの形成を目的としています. 近年上記技術が発展する速度はすさまじく,最新の知見をキャッチアップし,今後の研究・開発に活かすためには,情報の交換や研究者コミニュティの形成が必須だと考えられます. これらの分野の若手研究者や多くの学生の方々に参加・発表していただければ幸いです.
なお,本勉強会は,ExaWizards様とオムロン様より会場提供および懇親会などの協賛を頂いております.
日時
2020/2/11(祝・火)13:00 - 17:30
受付時間は 12:30-13:00です.受付の際には受付表をご持参ください
(受付は受付表と connpass 名のみで管理しております).
読み会終了後,同じ場所で懇親会(参加費無料)も行います.こちらも是非ご参加ください.
懇親会の参加・不参加は当日の受付にてお伺い致します.
(懇親会は中止とさせて頂きます.大変申し訳ございません.)
場所
オムロン株式会社 京都本社
〒600-8530 京都市下京区塩小路通堀川東入 オムロン京都センタービル https://www.omron.co.jp/about/corporate/location/headoffice/kyoto.html
テーマ
今回の勉強会のテーマは,NeurIPS 2019 の論文読み会です. NeurIPS 2019 で発表された論文から興味ある論文をお選び頂き,プレゼン形式にて発表お願いします.
- NeurIPS 2019 論文であれば複数の論文をご紹介頂いても構いません.発表時間は厳守で!
発表形式
- 以下の二つの形式よりご選択ください.
- 発表者枠: 20分(質疑応答込み).発表と質疑の時間配分については発表者にお任せ致します.
- LT 枠: 5分(質疑応答無し).質問等は休憩時間や懇親会で!
- 発表頂ける論文が決まった段階で,運営元までご連絡ください.
- 当日参加者のご参考になりますように,前日までにSlideshareなどにアップロードを頂き,運営元担当者までリンクをお送り頂ければと存じます.
- お送り頂き次第,以下の time table に反映致します.
- 無線 LAN は会場で用意致します.
参加について
参加は無料です.奮ってご参加ください 参加の形式は以下の4つがございます.
- 発表者枠
- LT枠
- 聴講者枠(学生)
- 聴講者枠(社会人)
招待講演
お二人の招待講演(50分)を予定しております. 講師のお二人には「NeurIPS 2019 に限らずご専門分野の最近の動向」についてご講演頂く予定です.
- 鹿島 久嗣 様 (京都大学大学院)
- 片岡 裕雄 様 (産業技術総合研究所)
time table
発表者名につきましては,connpass の表示名にて表記致します.
時間帯 | ||
---|---|---|
12:30-13:00 | 受付 | 余裕をもってお越しください. |
13:00-13:10 | 開会挨拶 | |
13:10-14:00 | 鹿島 久嗣 様 (京都大学大学院) | 介入効果推定入門 |
14:00-14:20 | nyk510 様 | Understanding the Role of Momentum in Stochastic Gradient Methods |
14:20-14:30 | 休憩 | |
14:30-14:50 | akihiro_fujii 様 | MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning |
14:50-15:10 | 岡本大和 様 | Domain Generalization via Model-Agnostic Learning of Semantic Features |
15:10-15:35 | LT | |
15:35-15:45 | 休憩 | |
15:45-16:05 | ShuntaroOHNO 様 | A Little Is Enough: Circumventing Defenses For Distributed Learning |
16:05-16:25 | Tomohiro Takahashi | Data Cleansing for Models Trained with SGD |
16:25-16:30 | 休憩 | |
16:30-17:20 | 片岡 裕雄 様 (産業技術総合研究所) | 「扱いやすい」転移学習のための学習法 |
17:20-17:30 | 閉会・アンケート記入 | |
- LT
時間帯 | ||
---|---|---|
15:10-15:15 | torii1016 様 | Better Exploration with Optimistic Actor-Critic |
15:15-15:20 | maguhalu 様 | Latent ODEs for Irregularly-Sampled Time Series |
15:20-15:25 | ino 様 | Chasing Ghosts: Instruction Following as Bayesian State Tracking |
15:25-15:30 | thibaultbarbie 様 | Self-Supervised Deep Learning on Point Clouds by Reconstructing Space |
15:30-15:35 | inoichan 様 | Fast AutoAugment |
連絡先
発表頂ける論文が決まりましたら以下までご連絡ください.
tomohiro.takahashi.2@omron.com 又は 6ranch.and.60und@gmail.com (全角@になっております.)
また,ご不明点等がある場合も上記までご連絡頂ればと思います.
その他
-
当日はラフな服装でいらしてください.勉強会であり,リクルーティング等の場ではございません.
-
本勉強会は,connpass 名と受付表にて管理しております.その他個人情報は利用しません.
- 勉強会に関する事前連絡にメールをさせて頂きますが,勉強会後許可なくメールを送るといったこともございません.
Presenter

機会学習、deep learning、某AIベンチャーで修行中

某国立大学助教。専門は神経科学。ライフワークとしてRustによるロボット開発。

京都大学(知能情報専攻) → 京都老舗の某センサメーカーにてBusiness develope...

フロントエンドと数理最適化(連続・特に確率的勾配法) が好きです。


ゴマフです.



TURING Inc.で自動運転の開発をしています。PhD。Kaggle Grandmaste...

過去の発表はこちらから. https://www.slideshare.net/Tomohir...