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DESCRIPTION:【ご注意】参加希望する方は「LINE Developer Meetu
 p」グループの以下ページからご登録をお願いします  \n
 https://connpass.com/event/231314\n\n# MLAI-TALK(ミライトーク)とは
 ？\n\nMLAI-\nTALKは、人工知能や機械学習、コンピュータ
 ビジョンなどの先端的な技術領域のトークをメインに
 お送りするイベントです。LINE株式会社と株式会社Ridge-\
 niの研究者が共同で主催いたします。  \n「学び」と「
 交流」がセットで体験できる、技術好奇心が旺盛な研
 究者・開発者・学生の方に気軽に楽しんでいただける
 サロンの場となることを目指しています。上記の技術
 領域に興味のある方でしたら、どなたでもご参加いた
 だけます。  \n\n第一回目は、魅力工学の専門家である
 山崎俊彦東京大学准教授をゲストとしてお招きして、
 魅力工学とAIを組み合わせた最新の研究事例と産業応用
 可能性についてお話しいただきます。\nまたLINEからは
 今年新設されたComputer Vision Lab(CVL)における技術領域や
 今後の展望について、Ridge-\niからはセグメンテーショ
 ンの実運用を起点とした機械学習の研究事例について
 それぞれ発表いたします。\n\nセッションの後は引き続
 き交流の時間も設けています。お気軽にご参加くださ
 い！  \n  \n\n# 開催日時\n\n2021/12/1(水) 19:00 ~ 21:00 (開場18:3
 0)\n\n# 開催場所\n\n  * 本イベントは、発表から懇親会ま
 ですべてのコンテンツをgather.townにて実施します\n  * 参
 加登録いただいた方には、開催前日に会場のURLをメッ
 セージにてご案内いたします\n\n# 参加される方への事
 前のお願い\n\n  * インターネットが良好に繋がる環境に
 てご視聴ください。\n  * ご参加いただくPC環境によって
 は非常に動作が重くなる可能性があります。ブラウザ
 以外のアプリ、gather.town以外のタブは閉じるなどお試し
 ください\n  * 18:30頃から入室可能です\n  * 質疑応答の方
 法については後日本ページにてお知らせします\n  * Twitt
 er でのイベントに関する投稿も大歓迎です！ Twitterハッ
 シュタグ：#MLAI_TALK\n\n# タイムスケジュール\n\n時間 | コ
 ンテンツ | 登壇者  \n---|---|---  \n18:30- | Open | この時間か
 らgather.townに入室可能です  \n19:00 - 19:10 | イントロダク
 ション |   \n19:10 - 19:40 | 発表1) 魅力工学×AIで人を知る/
 人を動かす | 山崎俊彦（東京大学）  \n19:40 - 20:00 | 発表
 2) クラス分布の事前知識を用いた画像認識技術 | 伊澤
 遼平（株式会社Ridge-i）  \n20:00 - 20:20 | 発表3) LINEの3D認
 識技術と今後の展望 | 井尻善久（LINE株式会社）  \n20:20 
 - 21:00 | 懇親会 |   \n21:00 | Close |   \n  \n# セッション概要\
 n\n## 発表1) 魅力工学×AIで人を知る/人を動かす\n\n### 山
 崎俊彦（東京大学）\n\n#### 講演概要\n\n我々は「刺さる
 」「映える」「響く」などの言葉で表現される人やコ
 ンテンツの「魅力」について興味があり、コンピュー
 タビジョンやマルチメディアの先端技術を駆使して予
 測・要因解析・増強を行う「魅力工学」の研究を行っ
 ている。本講演では最新の研究事例を紹介し、その産
 業応用可能性について議論する。\n\n#### 略歴\n\n東京大
 学大学院工学系研究科電子工学専攻博士課程修了。博
 士(工学)。 東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤
 情報学専攻\n助手、同大学院情報理工学系研究科電子情
 報学専攻 講師を経て、現在准教授。 2011～2013年まで米
 国・コーネル大学Visiting Scientist。\nコンピュータビジョ
 ン及びマルチメディアの基礎から応用まで幅広く研究
 を行っている。\n\n## 発表2) クラス分布の事前知識を用
 いた画像認識技術\n\n### 伊澤遼平（株式会社Ridge-i）\n\n
 機械学習をビジネスの現場に導入しようとしても、学
 習データを十分に集めることができず、機械学習モデ
 ルの過学習に悩まされることがあります。一方、機械
 学習の導入先である現場の担当者の経験から、クラス
 分布を事前に把握できることがあります。今回は、こ
 のクラス分布に関する事前知識を有効に活用すること
 ができないか、という問から出てきたアイディアであ
 る、クラス分布についての事前知識を用いた正則化手
 法について紹介します。\n\n## 発表3) LINEの3D認識技術と
 今後の展望\n\n### 井尻善久（LINE株式会社）\n\n近年では
 深層学習を活用した実用的な点群処理が提案されてき
 てきます。LINEでも高速に位置合わせをしたり照合した
 りする技術を開発してきており、シンプルかつ広い適
 用範囲を実現するための技術を開発しました。それら
 について説明すると共に、新たに設立したComputer\nVision 
 Lab (CVL)\nの今後の方向性、特にビジョン＆ランゲージ技
 術、および3D＆ランゲージ技術など、コンピュータビジ
 ョンと別のAIモダリティを組み合わせた展望を紹介させ
 ていただきます。\n\n# 注意事項\n\n  * 本イベントの内容
 は後日、主催団体の媒体にて紹介する可能性がありま
 す。その際、会場画像のキャプチャなども含まれるこ
 とがあります。予めご了承ください。\n  * その他取り
 扱いは以下プライバシーポリシーに従います。ご同意
 の上、ご参加ください。   \nLINE株式会社：https://terms.lin
 e.me/line_rules/?lang=ja  \n株式会社Ridge-i：https://ridge-i.com/priv
 acypolicy/  \n\n  * イベントスタッフは、このイベントに関
 わる全員が気持ちよく過ごせるように考えています。
 参加者の皆様も、他の方を不快にさせるような発言・
 行動は謹んでください。またそのような行動を目にし
 た方は、connpassの「イベントへのお問い合わせ」フォー
 ムからお知らせください\n\nhttps://ridge-i-yomikai.connpass.com/
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