SlideShare a Scribd company logo
第1回ステアラボ人工知能セミナー
2016年4月28日 @ 千葉工業大学スカイツリータウンキャンパス
千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター
吉川友也
ステアラボ
Software Technology and Artificial Intelligence Research Laboratory
2015年4月設立
所長:米澤明憲
研究専門機関
 学部・大学院とは独立
 所員は研究専任
研究テーマ
 機械学習、自然言語処理、画像処理、ソフトウェア技術
2
3
所員公募情報
お知り合いの方にもお伝え下さい
動画認識研究員・技術者(締切: 5/20)
 NEDOプロジェクト「きめ細かな動作認識の研究開発」に従事
 詳細は、JREC-INで「千葉工業大学」と検索
4
ステアラボ人工知能セミナー
概要
 機械学習、自然言語処理、画像処理等の人工知能に関する
最先端の研究についてセミナー
 月一開催(目標)
次回開催: 5月27日(予定)
5
講演者紹介
経歴
 2009年 ~ 2014年
• NTTコミュニケーション科学基礎研究所 研究員
 2014年 ~
• 奈良先端科学技術大学院大学(松本裕治研究室) 助教
受賞(一部)
 2012年 ACL Best Paper Award
 2013年 情報処理学会コンピュータ領域奨励賞
奈良先端科学技術大学院大学 助教 進藤裕之先生
6
7

More Related Content

Viewers also liked

知識グラフの埋め込みとその応用 (第10回ステアラボ人工知能セミナー)
知識グラフの埋め込みとその応用 (第10回ステアラボ人工知能セミナー)知識グラフの埋め込みとその応用 (第10回ステアラボ人工知能セミナー)
知識グラフの埋め込みとその応用 (第10回ステアラボ人工知能セミナー)
STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
 
言語資源と付き合う
言語資源と付き合う言語資源と付き合う
言語資源と付き合う
Yuya Unno
 
情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜
情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜
情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜
Yuya Unno
 

Viewers also liked (17)

視覚×言語の最前線(ステアラボ人工知能シンポジウム2017)
視覚×言語の最前線(ステアラボ人工知能シンポジウム2017)視覚×言語の最前線(ステアラボ人工知能シンポジウム2017)
視覚×言語の最前線(ステアラボ人工知能シンポジウム2017)
 
画像キャプションの自動生成(第3回ステアラボ人工知能セミナー)
画像キャプションの自動生成(第3回ステアラボ人工知能セミナー)画像キャプションの自動生成(第3回ステアラボ人工知能セミナー)
画像キャプションの自動生成(第3回ステアラボ人工知能セミナー)
 
教師なしオブジェクトマッチング(第2回ステアラボ人工知能セミナー)
教師なしオブジェクトマッチング(第2回ステアラボ人工知能セミナー)教師なしオブジェクトマッチング(第2回ステアラボ人工知能セミナー)
教師なしオブジェクトマッチング(第2回ステアラボ人工知能セミナー)
 
多腕バンディット問題: 定式化と応用 (第13回ステアラボ人工知能セミナー)
多腕バンディット問題: 定式化と応用 (第13回ステアラボ人工知能セミナー)多腕バンディット問題: 定式化と応用 (第13回ステアラボ人工知能セミナー)
多腕バンディット問題: 定式化と応用 (第13回ステアラボ人工知能セミナー)
 
知識グラフの埋め込みとその応用 (第10回ステアラボ人工知能セミナー)
知識グラフの埋め込みとその応用 (第10回ステアラボ人工知能セミナー)知識グラフの埋め込みとその応用 (第10回ステアラボ人工知能セミナー)
知識グラフの埋め込みとその応用 (第10回ステアラボ人工知能セミナー)
 
Higher-order Factorization Machines(第5回ステアラボ人工知能セミナー)
Higher-order Factorization Machines(第5回ステアラボ人工知能セミナー)Higher-order Factorization Machines(第5回ステアラボ人工知能セミナー)
Higher-order Factorization Machines(第5回ステアラボ人工知能セミナー)
 
高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)
高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)
高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)
 
Computer Vision meets Fashion (第12回ステアラボ人工知能セミナー)
Computer Vision meets Fashion (第12回ステアラボ人工知能セミナー)Computer Vision meets Fashion (第12回ステアラボ人工知能セミナー)
Computer Vision meets Fashion (第12回ステアラボ人工知能セミナー)
 
言語資源と付き合う
言語資源と付き合う言語資源と付き合う
言語資源と付き合う
 
群衆の知を引き出すための機械学習(第4回ステアラボ人工知能セミナー)
群衆の知を引き出すための機械学習(第4回ステアラボ人工知能セミナー)群衆の知を引き出すための機械学習(第4回ステアラボ人工知能セミナー)
群衆の知を引き出すための機械学習(第4回ステアラボ人工知能セミナー)
 
JSAI Cup2017報告会
JSAI Cup2017報告会JSAI Cup2017報告会
JSAI Cup2017報告会
 
最近の重要な論文の紹介 - テキストとの対応付けによる映像の理解に関連して(ステアラボ人工知能シンポジウム2017)
最近の重要な論文の紹介 - テキストとの対応付けによる映像の理解に関連して(ステアラボ人工知能シンポジウム2017)最近の重要な論文の紹介 - テキストとの対応付けによる映像の理解に関連して(ステアラボ人工知能シンポジウム2017)
最近の重要な論文の紹介 - テキストとの対応付けによる映像の理解に関連して(ステアラボ人工知能シンポジウム2017)
 
ヒューマンコンピュテーションのための専門家発見(ステアラボ人工知能シンポジウム2017)
ヒューマンコンピュテーションのための専門家発見(ステアラボ人工知能シンポジウム2017)ヒューマンコンピュテーションのための専門家発見(ステアラボ人工知能シンポジウム2017)
ヒューマンコンピュテーションのための専門家発見(ステアラボ人工知能シンポジウム2017)
 
時系列ビッグデータの特徴自動抽出とリアルタイム将来予測(第9回ステアラボ人工知能セミナー)
時系列ビッグデータの特徴自動抽出とリアルタイム将来予測(第9回ステアラボ人工知能セミナー)時系列ビッグデータの特徴自動抽出とリアルタイム将来予測(第9回ステアラボ人工知能セミナー)
時系列ビッグデータの特徴自動抽出とリアルタイム将来予測(第9回ステアラボ人工知能セミナー)
 
情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜
情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜
情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜
 
深層学習による自然言語処理の研究動向
深層学習による自然言語処理の研究動向深層学習による自然言語処理の研究動向
深層学習による自然言語処理の研究動向
 
深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理
 

More from STAIR Lab, Chiba Institute of Technology

More from STAIR Lab, Chiba Institute of Technology (7)

リアクティブプログラミングにおける時変値永続化の試み (第2回ステアラボソフトウェア技術セミナー)
リアクティブプログラミングにおける時変値永続化の試み (第2回ステアラボソフトウェア技術セミナー)リアクティブプログラミングにおける時変値永続化の試み (第2回ステアラボソフトウェア技術セミナー)
リアクティブプログラミングにおける時変値永続化の試み (第2回ステアラボソフトウェア技術セミナー)
 
制約解消によるプログラム検証・合成 (第1回ステアラボソフトウェア技術セミナー)
制約解消によるプログラム検証・合成 (第1回ステアラボソフトウェア技術セミナー)制約解消によるプログラム検証・合成 (第1回ステアラボソフトウェア技術セミナー)
制約解消によるプログラム検証・合成 (第1回ステアラボソフトウェア技術セミナー)
 
グラフ構造データに対する深層学習〜創薬・材料科学への応用とその問題点〜 (第26回ステアラボ人工知能セミナー)
グラフ構造データに対する深層学習〜創薬・材料科学への応用とその問題点〜 (第26回ステアラボ人工知能セミナー)グラフ構造データに対する深層学習〜創薬・材料科学への応用とその問題点〜 (第26回ステアラボ人工知能セミナー)
グラフ構造データに対する深層学習〜創薬・材料科学への応用とその問題点〜 (第26回ステアラボ人工知能セミナー)
 
企業化する大学と、公益化する企業。そして、人工知能の社会実装に向けて。(ステアラボ人工知能シンポジウム)
企業化する大学と、公益化する企業。そして、人工知能の社会実装に向けて。(ステアラボ人工知能シンポジウム)企業化する大学と、公益化する企業。そして、人工知能の社会実装に向けて。(ステアラボ人工知能シンポジウム)
企業化する大学と、公益化する企業。そして、人工知能の社会実装に向けて。(ステアラボ人工知能シンポジウム)
 
メテオサーチチャレンジ報告 (2位解法)
メテオサーチチャレンジ報告 (2位解法)メテオサーチチャレンジ報告 (2位解法)
メテオサーチチャレンジ報告 (2位解法)
 
画像キャプションと動作認識の最前線 〜データセットに注目して〜(第17回ステアラボ人工知能セミナー)
画像キャプションと動作認識の最前線 〜データセットに注目して〜(第17回ステアラボ人工知能セミナー)画像キャプションと動作認識の最前線 〜データセットに注目して〜(第17回ステアラボ人工知能セミナー)
画像キャプションと動作認識の最前線 〜データセットに注目して〜(第17回ステアラボ人工知能セミナー)
 
文法および流暢性を考慮した頑健なテキスト誤り訂正 (第15回ステアラボ人工知能セミナー)
文法および流暢性を考慮した頑健なテキスト誤り訂正 (第15回ステアラボ人工知能セミナー)文法および流暢性を考慮した頑健なテキスト誤り訂正 (第15回ステアラボ人工知能セミナー)
文法および流暢性を考慮した頑健なテキスト誤り訂正 (第15回ステアラボ人工知能セミナー)
 

Recently uploaded

2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
ssuserbefd24
 

Recently uploaded (10)

Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)
Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)
Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)
 
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
 
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
 
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
 
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
 
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
 
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
 
20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
 
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
 
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
 

第1回ステアラボ人工知能セミナー(オープニング)