プログラム


場所:  京都大学 吉田キャンパス

  • 講演:百周年時計台記念館 百周年記念ホール(2階)
  • ポスター,バンケット: 百周年時計台記念館 国際交流ホール
  • チュートリアル:国際科学イノベーション棟 5階 シンポジウムホール

プログラム概要

日付 内容
11月16日(水) 企画:統計理論,招待講演:Xing,ポスタープレビュー1,
ポスターセッション1
11月17日(木) 企画:実社会データへの機械学習の応用,招待講演:岡野原,
ポスタープレビュー2,ポスターセッション2,バンケット
11月18日(金) 企画:物質・材料科学への機械学習の応用,神経・脳科学からの学習理論
招待講演: 甘利
11月19日(土) チュートリアル(有料)

プログラム

11月16日(水):ワークショップ第1日

時間・場所 内容
10:00 – 10:05
時計台大ホール
オープニング
10:05 – 12:05
時計台大ホール
企画セッション1:統計理論
12:05 – 13:30 昼食
13:30 – 14:30
時計台大ホール
招待講演1:Eric Xing
14:30 – 15:30
時計台大ホール
ポスタープレビュー1
15:30 – 18:00
時計台 国際交流ホール
ポスターセッション1

11月17日(木):ワークショップ第2日

時間・場所 内容
09:30 – 11:30
時計台大ホール
企画セッション2:実社会データへの機械学習の応用
11:30 – 13:00 昼食
13:00 – 14:00
時計台大ホール
招待講演2:岡野原大輔
14:00 – 15:00
時計台大ホール
ポスタープレビュー2
15:00 – 17:30
時計台 国際交流ホール
ポスターセッション2
18:45 – 20:30
時計台 国際交流ホール
バンケット

11月18日(金):ワークショップ第3日

時間・場所 内容
09:30 – 11:30
時計台大ホール
企画セッション3:物質・材料科学への機械学習の応用
11:30 – 13:00
時計台大ホール
昼食
13:00 – 14:00
時計台大ホール
招待講演3 甘利俊一
14:00 – 16:00
時計台大ホール
企画セッション4: 神経・脳科学からの学習理論

11月19日(土):チュートリアル(有料)

チュートリアルお申し込み

チュートリアル概要

場所:イノベーション棟 シンポジウムホール

時間 イベント
9:00 受付開始
10:00-10:05 オープニング
10:05-11:35 佐藤一誠:「ベイズ推定からベイズ的最適化入門まで」
11:35-13:00 昼食
13:00-14:30 大関真之:「スパース正則化入門- 今さらL1ノルム?今こそL1ノルム!-」
14:45-16:15 福水健次:「カーネル法の最前線」
16:30-18:00 庄野逸:「ディープラーニングの基礎」