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ツールはZoomを使います。
URLは直前に主催者（SCSK株式会社）より直接メールにてご連絡いたします。
OSSユーザーのための勉強会コミュニティが主催する本イベント、2012年度から開催しており、今回で29回目となります。
今回は「OSSでのAI/Deep Learning」をテーマに、オンラインで開催させて頂きます。
近年のビックデータと深層学習の開発環境の普及により、AI（人工知能）は人間の能力を超える機能をもったシステムも開発できるようになってきました。
しかしながら、データから複雑かつ膨大なルールを自動的に導出するAIは、どのような判断をしているのかが人知を越えており、そのシステムの安全性を保証することが非常に困難です。
この問題に対して、AIに、なぜその結果を導いたのかがわかる「解釈性」を持たせる取り組みが行われています。
本セミナーでは、OSSでのAI、ディープラーニングの動向や、この「ブラックボックス問題」と「解釈性」について解説致します。
SCSK R&Dセンター
株式会社クラスキャット 代表取締役社長 佐々木 規行 様
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は Google 社から発表された自然言語処理技術です。
今回の公演では、OSSにおける自然言語処理テクノロジーのトレンドと、BERTによる自動テキスト要約について紹介します。
Google Cloud, Solutions Architect 中井 悦司 様
Tensorflow2では、標準コンポーネントとしてKerasが利用できるようになり、より簡単にカスタムモデルが作成できるようになりました。また、確率モデルとディープラーニングを組み合わせるTensorflow Probabilityや、量子コンピューターで用いられる量子回路のチューニングをディープラーニングで実行するQuantum Tensorflowなど、Tensorflowの応用分野を広げるライブラリーも増えています。本セッションでは、初心者向けにKerasの使い方を説明すると共に、Tensorflow Probability、Quantum Tensorflowなどの新しいライブラリーを紹介します。
日本マイクロソフト株式会社 カスタマーサクセス事業本部 Cloud Solution Architect 女部田 啓太 様
機械学習のアルゴリズムの進化によって、モデル構造が複雑になっています。モデル開発に従事する Data Scientist だけでなく、様々なステークホルダーがブラックボックスなモデルを理解できていないことが AI システムを構築・運用する上での課題になります。最近、機械学習モデルの解釈可能性の技術が注目されていて、Microsoft も積極的に投資をしています。本セッションではモデルの解釈可能性のための OSS ライブラリの InterpretML について網羅的に解説します。
国立情報学研究所 准教授 吉岡 信和 様
近年のビックデータと深層学習の開発環境の普及により、人間の能力を超える機能をもったシステムも開発できるようになってきました。
しかしながら、データから複雑かつ膨大なルールを自動的に導出する深層学習は、どのような判断をしているのかが人知を越えており、そのシステムの安全性を保証することが非常に困難です。
本講演では、深層学習によって訓練した訓練済みモデルを組み込んだシステムに関して、その安全性の担保の難しさを自動運転の事例で整理し、機械学習応用システムのための工学技術(機械学習工学)がどこまで対応できるのかを解説し、今後の研究開発の展望を説明します。
スタイルズ／矢野 哲郎 様
SCSK株式会社
※リアルセミナーの場合は、当日は名刺を2枚お持ち下さい。Webセミナーの場合は不要です。
※以下の方について、当社判断によりご参加をご遠慮頂く場合がございます。予めご了承下さい。
・講演企業の競合となる商品・サービスを提供している企業、同業の企業、及びそのグループ企業・関連企業の方
・個人や個人事業主の方
・その他、弊社及び講演企業が不適切と判断した企業・個人の方
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