プログラム概要


チュートリアル(有料)(11月16日全日)

  • 場所:名古屋工業大学(本ワークショップと場所が異なりますのでご注意ください)
  • 内容:(チュートリアル題目は仮です)
    • 「統計・機械学習の基礎」池田和司 (NAIST)
    • 「関係データと推薦システム」岩田具治 (NTT CS研)
    • 「音声・信号処理における機械学習」亀岡弘和 (NTT CS研/東大)
    • 「機械学習のためのPython」神嶌敏弘 (産総研)
  • 参加費:一般2万円,学生5千円
  • (ただし,テクニカルトラック発表第一著者の学生は無料)

招待講演(11月17日午後・11月18日午後)

  • 福島邦彦(ファジィシステム研究所), Nando de Freitas(Oxford University)
  • David McAllester (Toyota Technological Institute at Chicago)

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企画セッション(11月17-19日)

  • 離散アルゴリズムの機械学習応用(11月17日午前)
    • 講演予定者:美添一樹,石畠正和,秋葉拓哉
  • 学習理論(11月18日午前)
    • 講演予定者:本多淳也,高津飛鳥,笠井健太
  • ビッグデータ利用の社会的側面(11月19日午前)
    • 講演予定者:星野伸明,鈴木良介,佐久間淳
  • 機械学習のウェブデータおよびマルチメディア活用(11月19日午後)
    • 講演予定者:岡崎直観, 鹿島久嗣, 松尾豊

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プログラムの概要

  • チュートリアル: 11/16(日)  名古屋工業大学(チュートリアル受付開始: 9:00)

10:00 – 10:05 オープニング

10:05 – 11:35 統計・機械学習の基礎

11:35 – 13:00 昼食

13:00 – 14:30 機械学習に基づく推薦システム

14:45 – 16:15 音声音響信号処理のための確率モデルと学習アルゴリズム

16:30 – 18:00 Pythonによる機械学習プログラミング

  • ワークショップ : 11/17(月)-11/19(水) 名古屋大学(ワークショップ初日受付開始: 9:30)

11/17 (月)

10:30 – 10:35 オープニング

10:35 – 12:35 企画セッション1: 離散アルゴリズムの機械学習応用 (120分)

12:35 – 14:00 昼食

14:00 – 15:00 特別講演1(60分)

15:00 – 16:00 特別講演2(60分)

16:00 – 17:00 ポスター1プレビュー

17:00 – 20:00 ポスター1

11/18 (火)

09:30 – 11:30 企画セッション2: 学習理論 (120分)

11:30 – 13:00 昼食

13:00 – 14:00 招待講演 (60分)

14:00 – 15:00 ポスター2プレビュー

15:00 – 18:00 ポスター2

18:00 – 20:00 懇親会

11/19 (水)

09:30 – 11:30 企画セッション3: ビッグデータ利用の社会的側面 (120分)

11:30 – 13:00 昼食

13:00 – 15:00 企画セッション4: 機械学習のウェブデータおよびマルチメディア活用(120分)

懇親会(有料)(11月18日夕方)