これらのキーワードがハイライトされています:グラフ graph

第25回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2022)

このページはしましまIBIS2022 に参加してとったメモです.私の主観や勘違いが含まれていたり,私が全く分かってなかったりしていますので,その点を注意してご覧ください.誤りがあれば,指摘してください.

11月20日(日)

招待講演1:The Complexity of Fairness in Information Access

Michael Ekstrand (Boise State University)

マルチメディアと機械学習

オーガナイザ:中山 英樹(東京大学)

大規模言語モデルによるコード生成とその応用(Code Generation with Large Language Models – Recent Trend and Applications)

Raphael Shu(AWS AI)

深層学習による音声合成の発展とその先

高道慎之介(東京大学)

広告を例とした深層生成モデルの応用と課題

大谷まゆ(サイバーエージェント)

広告テキスト作成支援

デザイン制作支援

11月22日(火)

Responsible AI in Practice: Lessons from Experience at Scale

Luca Belli

微分方程式等で記述される力学系と機械学習 2022/11/22(火) 10:30–12:30

オーガナイザ:松原 崇(大阪大学)

力学系の機械学習における事前知識活用の方法

武石 直也(西スイス応用科学大学)

物理現象の性質を反映させたグラフニューラルネットワークによる偏微分方程式の学習

堀江正信(科学計算総合研究所・筑波大学)

幾何学的力学と深層学習の連携による物理現象の構造保存型モデリング

谷口 隆晴(神戸大学)

11月23日(水・祝)

ベイズ深層学習入門

須山 敦志(アクセンチュア)

常微分方程式の数値解析とデータサイエンス

宮武 勇登(大阪大学 サイバーメディアセンター)

Federated Learningにおける典型的な課題と最近の展開

米谷 竜(OMRON SINIC X)

汎化誤差解析から始める統計的学習理論入門

宮口 航平(IBM 東京基礎研究所)


トップ   編集 凍結 差分 履歴 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS
Last-modified: 2022-11-24 (木) 20:14:36