特別講演
SSII2020では、特別講演として、理研AIP／東大の杉山 将 先生、サイモンフレーザー大の古川 泰隆 先生をお招きしてご講演を頂きます。
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PT1 6/10 (水) 16:30～17:40
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PT2 6/12 (金) 16:30～17:40
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～限られた情報からでも精度良く～
講師：杉山 将 氏
（理化学研究所 AIPセンター長／
東京大学 教授）
略歴： 2001年 東京工業大学 博士課程 修了。博士（工学）。 同大学助手、准教授を経て、2014年より東京大学教授。 2016年より理化学研究所 革新知能統合研究センター長を併任。 機械学習の理論研究とアルゴリズム開発に従事。 ACML2010、NeurIPS2015、AISTATS2019 のプログラム委員長を歴任。
概要： 近年、画像処理や自然言語処理などの分野で、ラベル付きのビッグデータを用いた機械学習技術が広く活用されている。 しかし、データのラベル付けにはコストがかかる事が多いため、大量にラベル付きデータを収集できないこともある。 また、クラウドソーシングや IoT デバイスなどを用いて集めたラベル情報にはノイズが含まれる事が多く、そのままではうまく学習できないこともある。 本講演では、このような問題の解決を目指した、汎用的な弱教師付き学習の技術を紹介する。
Anytime/Anywhere ナビゲーション
講師：古川 泰隆 氏
（サイモンフレーザー大学 准教授）
略歴： 東京大学理学部を卒業後、Illinois 大学 Urbana-Champaign 校にて2008年に Ph.D. in computer science を取得。 2010年から2013年まで Google 社に勤務の後、2013年より Washington University in St. Louis にて Assistant Professor 着任。 2017年に Simon Fraser University に移り、現在 Associate Professor の職。 Computer Vision 分野を専門とし、NSF Career Award、Outstanding Your CS Researcher Award、ECCV 2012 Best Student Paper Award、3DV 2013 Best Paper Award、Google Faculty Research Awards など、多数の賞を受賞。
概要： 近年ハードウェアの進化による画像センサーやモーションセンサーの性能向上が著しい。 例えば、最新のスマートフォンに搭載されているデプスカメラを使えば簡単に３次元点群データを得ることが出来るし、慣性計測装置 (IMU) を利用したアクティビティートラッキングはスマートウォッチでも広く使われている。 この講演ではこうしたデプスカメラや慣性計測装置のデータ処理に関する最先端の研究、構造化３次元復元と Anytime/Anywhere ナビゲーションに関する成果を紹介する。