2019年10月3日(木)、Rist主催となる第2回AI勉強会【KDD2019・CVPR2019論文発表会】を開催しました。
初回同様、申し込み受付を開始後、ありがたいことにあっという間に定員の半数が埋まり、京都のAI業界でも交流の場が求められているのだと実感しています。
まず弊社代表取締役社長の藤田のあいさつから始まりました。
京都のAI業界を活性化させたいという想いからスタートした勉強会について、発表会はもちろん交流会を大切にしていきたいと皆さまにお伝えし、今回のスペシャルゲスト・東北大学の岡谷貴之教授へマイクをバトンタッチ。
岡谷教授は、「深層学習の課題とわれわれの取組」をテーマに、深層学習がAIの枠を超えた道具になりつつあるというパラダイムシフトを紹介すると共に、「なぜそれが上手くいくのか」ということについての理論が不足していることや、訓練データへの高すぎる依存度など、深層学習の問題点について発表して下さいました。
岡谷教授の発表の後は、会議室後方にピザとドリンクをズラリと並べ、自由に楽しんでいただく休憩タイム。ちょうど時間は20時と、夕食の時間です。初めてご参加いただいた方も、ピザを片手に居合わせた方々と交流されていて、和やかな雰囲気に。
皆さんの笑顔を見ていると、休憩時間終了をお伝えするのが少々心苦しいほどで、大変嬉しい光景でした。
後半は、弊社にインターンとして在籍する2名の発表に加え、今回は自ら応募して下さった1名の発表を行いました。
最初に登壇したのは弊社インターン生の上野裕太さん。北京大学・アリババ・テンプル大学の研究グループが提案する物体探知のアルゴリズム＜M2Det＞についての論文を発表してくださいました。
続いては今年5月から弊社のインターンをしている松原 準(ひとし)さん。物体検出やセグメンテーションを実現するための手法・Mask Scoring R-CNNについて、クラス分類のスコアが高くても、マスクの精度が高いとは限らないという問題点についての論文をシェアしてくださいました。
最後は、外部からの記念すべき最初の発表者となって下さった、立命館大学大学院 福井尚卿さん。近年の画像分類の論文が貢献しているData Augmentや最適化手法などのトレーニング手法の改良について、それらのテクニックをまとめて組み合わせることで、様々なCNNモデルの精度を改善するということ、そして新しい手法よりも計算量的にわずかの変更で精度が改善されることを示す論文を発表。
「最近よく論文を読んでいて、せっかくなので発表したいと思ったのですが、関西は発表できるカジュアルな場がとても少ない。Connpassで今回の勉強会を知り、応募しました」と福井さん。嬉しい応募理由です！
次回は11月8日(金)19時30分〜。
現在、聴講者を募集中です！
軽食を食べながらのカジュアルな場ですので、
京都のAI業界で交流を深めたいという方は、お気軽にお申し込み下さい。
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