第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018)


お知らせ/メッセージ

  • 2018.6.4 プログラム委員,開催趣旨を追加しました
  • 2017.11.16 ホームページを公開しました

開催概要

開催趣旨

「同化」

情報論的学習理論ワークショップ (IBIS,Information-based Induction Sciences)は機械学習に関する日本最大の学際的フォーラムであり,初回の1998年から数え今年で第21回目を迎えます.IBISは 統計,情報理論 統計物理,機械学習といったトピックを中心に始まりましたが,現在では離散/連続最適化,生物学,物理学,化学,医薬学,脳科学,セキュリティ,理論計算機科学,画像/音声/自然言語処理など周辺分野を巻き込んで,より大きなコミュニティになりつつあります.
IBISの強みの1つは「学習」という目的は共有しつつもあらゆる方法論・ディシプリンを受け入れる風通しの良さ,オープンネスにあります.機械学習分野でも異なるディシプリンの協同は珍しいことではなくなりました.単に多様性という表現にとどまらず,機械学習という大きな枠の中で異なる分野が「同化」しつつ新たな研究の方向性を生み出してゆく,そのような土壌となるワークショップを目指します.

主催・共催団体

組織委員

実行委員長

  • 中村篤祥 (北大)

副実行委員長

  • 小山聡 (北大)
  • 鈴木大慈 (東大・理研AIP)

プログラム委員長

  • 畑埜晃平 (九大・理研AIP)

プログラム委員

  • 本多淳也(東大・理研AIP)
  • 吉井和佳(京大・理研AIP)
  • 永田賢二(産総研)
  • 石畠正和(NTT)
  • 吉田悠一 (NII)
  • 熊谷亘(理研AIP)
  • 荒井ひろみ(理研AIP)
  • 前田新一(Preferred Networks)
  • 美添一樹(理研AIP)
  • 杉山麿人 (NII)
  • 瀧川一学(北大)
  • 大久保好章(北大)