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学術情報メディアセンターセミナー 「機械学習の自然科学、計算科学への応用」
Post date：2017/07/18
京都大学学術情報メディアセンターでは、月に一度、各分野でご活躍の講師をお招きし、それぞれの研究開発活動の内容や現在抱えている課題についてご紹介いただき、参加者を含めて広く議論を行う機会として、月例セミナーを開催しています。
10月17日の学術情報メディアセンターセミナーでは、九州工業大学大学院情報工学研究院の徳永旭将氏、大分大学理工学部の高見利也氏をお招きし、ご講演いただきます。学内外を問わず多数の方のご参加をお待ちしています。
| 日時 | 2017/10/17（火）16時30分〜18時30分 |
|---|---|
| 会場 | 京都大学 学術情報メディアセンター南館 2階 202マルチメディア講義室 http://www.kyoto-u.ac.jp/ja/access/campus/yoshida/map6r_ys.html#03 （上記URLのマップ中、93番の建物です） |
| 定員 | |
| 参加費用 | 無料 |
| 参加申込み | 不要 |
| 主催 | 京都大学 学術情報メディアセンター |
| お問い合わせ | 京都大学 学術情報メディアセンター 深沢 圭一郎 電話番号：075-753-7430 メール：fukazawa * media.kyoto-u.ac.jp （*を＠に変えてください） |
| プログラム | ◆16時30分～17時30分 講演者： 徳永 旭将 （九州工業大学大学院情報工学研究院 准教授） 講演題目： 「時空間パターン理解のためのベイズ統計・スパース推定の応用」 講演概要： CNNのような表現学習モデルにより、動画像認識のアプリケーションは急速に広まりつつある。近年では環境科学や生物学の周辺分野においても大規模な動画像データが蓄積されつつあるが、自然科学分野で訓練セットの構築が困難な場合があることと、興味の対象が事象の分類・予測よりも時空間パターンを構成する要素の理解に向いていることから、ブラックボックスモデルの教師あり機械学習が不向きなことも多い。本講演では、いくつかの共同研究を例に、動画像からの時空間パターン理解を目指したベイズ推定・スパース推定の応用研究について紹介する。 ◆17時30分～18時30分 講演者： 高見 利也 （大分大学理工学部 教授） 講演題目： 「ニューラルネットによる偏微分方程式の数値計算」 講演概要： ここ数年、深層学習による画像認識分野での性能向上が注目を集め、多層ニューラルネットワークの応用対象の探求が続いている。この方法は、大量の教師ありデータを与えればアルゴリズムの詳細は自動的に獲得されるという点、学習済みのネットワークは比較的小規模なリソース上で高速に利用可能である点などが魅力であるが、すでに、このような特徴を利用して、数値計算の分野においても適用する試みが始まっている。ここでは、これらの研究を紹介するとともに、通常の偏微分方程式系を対象としてニューラルネットによる手法の可能性を探ることとする。 |
| 備考 | お身体の不自由な方はエレベーターをご利用いただけますので、事務室にお申し付けください。 |
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