第27回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2024)

このページはしましまIBIS2024 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4日(月祝)

言語と数理の交差点:テキストの埋め込みと構造のモデル

荒瀬 由紀(東京科学大学)

文・単語の埋め込み

言語的構造・タスクに内在する構造のモデル

創薬における機械学習技術について

梶野 洸(フリーランス)

創薬の基本的なながれ

CADD (computer-aided drug design)

機械学習を使った創薬

反実仮想学習の基礎と実応用

齋藤 優太(Cornell University)

教師あり学習のおさらい

反実仮想学習 (counterfactural ML, CFML)とは何か

ケース問題を用いた実践練習

11月5日(火)

サイエンスと機械学習

オーガナイザー:坂田 綾香(統計数理研究所),竹野 思温(名古屋大学)

一人の手法研究者から見た科学応用研究

奥野 彰文(統計数理研究所)

楽観的なクラスタリングと天文学への応用

工学・理学研究への情報科学応用の課題と展望 -専門知識をどのように入れるか-

沓掛 健太朗(名古屋大学)

AIロボット駆動科学におけるロボットの役割

原田 香奈子(東京大学)

特別セッション:2024年ノーベル物理学賞・化学賞解説

物理学賞:ホップフィールド,ヒントン

鈴木 大慈(東京大学),

化学賞:ベーカー computational protein design,ハザビス,ジャンパー protein structure predition

津田 宏治(東京大学)

11月6日(水)

招待講演1:Towards AI Security – An Interplay of Stress-Testing and Alignment

Furong Huang(University of Maryland)

企画セッション2:HCIと機械学習

オーガナイザー:小山 裕己(産業技術総合研究所),大滝 啓介(豊田中央研究所)

選好に基づくベイズ最適化

竹野 思温(名古屋大学)

個人と社会をつなぐAI技術

伊藤 寛祥(筑波大学)

HCI for MLが有効である課題とその実践

樋口 啓太(Preferred Networks)

Human-Informed Machine Learning Models and Interactions

矢倉 大夢(Max-Planck Institute)

ノーベル物理学賞記念特別講演:人工知能の発展と社会 AI のノーベル賞受賞を祝して 人工知能と自然知能ー脳

甘利 俊一(帝京大学 / 理研)

11月7日(木)

招待講演2:セキュアなAIトランスフォーメーション

大柴 行人(Cisco Systems)

AIリスクの具体例

AI SecurityとSafetyのRobust Intelligence社の取り組み

企画セッション3:ビジネスと機械学習

オーガナイザー:原 聡(電気通信大学),原田 慧(電気通信大学)

ニュースメディアにおける事前学習済みモデルの可能性と課題

石原 祥太郎(株式会社日本経済新聞社)

ジョブマッチングサービスにおける相互推薦システムの応用事例と課題

合田 周平(ウォンテッドリー株式会社)

近年のData-Centricな自動運転AI開発

岩政 公平(チューリング株式会社)

招待講演3:Self-Play Preference Optimization for Language Model Alignment

Quanquan Gu(University of California, Los Angeles)※オンライン講演


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Last-modified: 2024-11-07 (木) 18:09:03