11月20日（日）
| 9:00 | 開場 |
| 10:00–10:10 | オープニング |
| 10:10–12:10 | 企画セッション１ 「最先端の数理統計学」 オーガナイザー： 矢野 恵佑（統計数理研究所） |
| 12:10–13:40 | 昼食（各自にて） |
| 13:40–14:40 | 招待講演１ 「The Complexity of Fairness in Information Access」 Michael Ekstrand (Boise State University) |
| 14:40–15:10 | 休憩 |
| 15:10–17:10 | 企画セッション２ 「マルチメディアと機械学習」 オーガナイザー： 中山 英樹（東京大学） |
11月21日（月）
（11/21 12時追記）昼食～ポスターセッション1の予定を30分後ろ倒しにします。
| 9:00 | 開場 |
09:30-12:00 | 企画セッション３ 「力学系の作用素論的解析とその広がり」 オーガナイザー： 河原 吉伸（大阪大学） |
12:00-13:30 | 昼食（各自にて） |
13:30-14:30 | 招待講演２ 「Precise Analysis of Modern Machine Learning Models via Random Matrix Theory」 Denny Wu (University of Toronto / Vector Institute) |
14:30-18:00 | ポスターセッション１ |
| 18:30-20:30 | 懇親会 |
11月22日（火）
| 9:00 | 開場 |
| 9:30-10:30 | 招待講演３ 「Responsible AI in Practice: Lessons from Experience at Scale」 Luca Belli |
| 10:30-12:30 | 企画セッション４ 「微分方程式等で記述される力学系と機械学習」 オーガナイザー： 松原 崇（大阪大学） |
| 12:30-13:30 | 昼食（各自にて） |
| 13:30-16:30 | ポスターセッション２ |
| 16:30-16:40 | 休憩 |
| 16:40-17:00 | クロージング |
11月23日（水・祝）
| 9:00 | 開場 |
| 9:50-10:05 | オープニング |
| 10:05-11:35 | チュートリアル１ 「ベイズ深層学習入門」 須山 敦志（アクセンチュア） |
| 11:35-13:00 | 昼食（各自にて） |
| 13:00-14:30 | チュートリアル２ 「常微分方程式の数値解析とデータサイエンス」 宮武 勇登（阪大） |
| 14:30-14:45 | 休憩 |
| 14:45-16:15 | チュートリアル３ 「Federated Learningにおける典型的な課題と最近の展開」 米谷 竜（OMRON SINIC X） |
| 16:15-16:30 | 休憩 |
| 16:30-18:00 | チュートリアル４ 「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） |