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創発研究者の中で、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。

第一弾である本ワークショップでは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

※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

2023年5月13日(土)  10:00 ～ 17:00

プログラムはこちらをご覧ください。
参加登録ページはこちらです（参加登録〆切：2023年4月30日）。

参加登録は締め切りました。参加をご希望の場合は下記問い合わせ先までご連絡ください。
ただし、ご希望に添えない場合がありますのでご了承ください。

開催方法

オンライン（Zoom）開催

参加者間でスムーズに意見交換できるプラットフォームとしてMattermost（Slackの代替アプリ）の専用ワークスペースを準備する予定です。

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）