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参加する勉強会

5/27 (木)

1670153cf17f9706e5763f81cc36a4c3 日本ディープラーニング協会
#今こそ学ぼう #GoBeyondCDLE #LT甲子園 #まず打席に立とう
CDLE LT甲子園とは CDLE (Community of Deep Learning Evangelists)とは、日本ディープラーニング協会が実施するG検定およびE資格の合格者が参加する日本最大のAIコミュニティです。 CDLE LT甲子園 2021【秋】予選会では、CDLEメンバーのLTをCDLEメンバーが聞き、質疑応答に参加することに加えて、共有価値の高い発表を視聴者が投票します。 2021年5月〜9月で毎月LT甲子園予選会を行い、最も共有価値の高い発表をした発表者には、CDLA DAY 2021【秋】で発表する機会を提供します(「最も共有価値の高い発表をした発表者」は、Slackにて発表し、当人へご連絡いたします)。 ※AI・人工知能EXPO【秋】(2021/10/27-10/29 @幕張メッセ)については未定のため、JDLAや会員企業の参加が確定しましたらお知らせします CDLE LT甲子園は、CDLEメンバーの学び合いやメンバー間の交流の場としつつ、共有価値の高い発表にもスポットライトを当て、CDLE外へと発信していくこと(Go Beyond CDLE)を目的としています。 ※前回のCDLE LT甲子園(春)では、発表タイトル「愛知県瀬戸セラミックス企業のAI挑戦」合同会社SORAサクライの櫻井 敏明さんが優勝され、AI・人工知能EXPO【春】の華為技術日本ブース内のミニシアターをお借りし、発表して頂きました。 詳細は、紹介動画をご覧ください。 LT とは LTはLightning Talks(ライトニング・トーク)の略で、直訳すれば「稲妻のように短い講演」のことです。IT系のイベントなどでよく行われ、日頃の研究の成果や、共有すると多くの人のためになると思うことなどを発表する短いプレゼンテーションです。 今回のLTのテーマ 5月LTの発表テーマは自由です。 各自好きなテーマで発表いただいて構いません。 ※参考として、キャリア系・実装系・技術系の例を載せておきます(下記以外のテーマも大歓迎です)  - 実装系...(例)Python/sk-learn等で簡単なゲームや機械学習モデル等を作ってみた  - 技術系...(例)最新論文の概要、書籍のサマリ、最新モデルを実際に試してみた  - ビジネス系...(例)AI活用のポイント(業界別等)や気を付けるべきこと(特許等)  - キャリア系...(例)G検定/E資格取得後におすすめの教材、スキルアップの方法 発表時間は10分で、その後5分の質疑応答の時間を設けます。 発表時間は厳守してください。 時間を超えた場合、司会者が発表を打ち切る場合があります。 Zoomの使い方を含め、事前に充分な発表の練習をしてください。 発表練習用タイマー: https://youtu.be/Vvuo_7VaDug スケジュール 時間 内容 発表者 19:30 ~ 19:40 LT甲子園予選会開会挨拶&説明 運営メンバー 19:40 ~ 19:45 事前アンケート集計結果の共有 運営メンバー 19:45 ~ 20:00 (10分発表/5分質疑応答) LT 1 発表者1 20:00 ~ 20:15 (10分発表/5分質疑応答) LT 2 発表者2 20:15 ~ 20:30 (10分発表/5分質疑応答) LT 3 発表者3 20:30 ~ 20:45 (10分発表/5分質疑応答) LT 4 発表者4(募集中) 20:45 ~ 20:50 LT甲子園予選会閉会挨拶 運営メンバー LT 講演概要 発表者、講演概要は決定次第、アップデートします! Q&A および ディスカッション 各LTに対する質問はZoomのチャットに「質問」と書き込んで、司会者に指名されてから行ってください。 ただし全ての質問に対応することが出来ない場合がありますので、ご了承ください。 ビデオ会議システム Zoom このイベントはオンライン会議システムZoomを使って行います。Zoomのログイン情報は connpass からのメール でお知らせします。 connpassからのメールを受け取れるようにしておいてください。 ハッシュタグ 今回のイベントのハッシュタグは「#今こそ学ぼう」「#まず打席に立とう」です。是非みなさんのSNSで拡散をお願いします。 注意事項 このイベントはオンラインで行います。 このイベントはG検定・E資格合格者のみが参加出来ます このイベントは収録され、後日日本ディープラーニング協会のYouTubeチャンネルで公開されます。 このイベントは収録され、後日CDLEが運営するAI情報共有番組 CDLE VOICE で音声が配信されます。


過去の勉強会

2/7 (日)

68591b8804fe1f3e3caa271cce3347f1 全脳アーキテクチャ勉強会
認知機能の脳構造に沿った分解手法 脳機能の体系的理解を目指して
第1回 WBAレクチャー[オンライン] テーマ:認知機能の脳構造に沿った分解手法 脳機能の体系的理解を目指して 開催趣旨: 狙い:神経科学に接地した形で認知行動レベルにおける総合的な理解を得ることは人間科学における大目標の一つである。この理解を得るためには、第一にタスクに紐づく計算機能を適切に分解することで、蓄積が進む解剖学的構造と神経活動現象に対応づけるという課題がある。第二に、脳が相当に密連携したシステムであることを踏まえ、それら知見を標準的な形で蓄積することで脳全体におけるメゾスコピックレベルの知見を包括的に把握可能とするという課題がある。 最初の課題に対応するために、WBAIではソフトウエア実装に有用な計算機能の情報を、主に解剖学的構造を制約として付与する手法であるStructure-constrained Interface Decomposition Method (SCID法)を発展させた。本レクチャーでは、脳の広範囲において機能仮説を構築できるSCID法について概説する。 2つ目の課題に対応するために、認知行動レベルに関わる標準的なデータとして脳参照アーキテクチャ(BRA)の定義を進めた。BRAには脳全体の構造を基盤とした脳情報フロー形式と、そこにタスクに依存した機能と活動を付与されている。BRAは一定の品質を保つ必要があることから、その審査を行うための準備を進めており、本レクチャーでは作成した機能を含むBRAデータを正式に登録するための審査手続についても概説する。 BRAデータの形で、脳全体における様々な脳領域の機能がタスク階層に紐付いた形で整理されてゆけば、それを俯瞰的に利用することで、知識が断片化していた状況では得られなかった気づきを得たり、脳の広範囲における機能的なシミュレーションの基盤として利用したりできる。これは汎用人工知能含む脳型のソフトウエアの開発を促進するだろう。 勉強会開催詳細 日 時:2021年2月7日(日) (15:00~17:00) 会 場:オンライン Zoomウェビナー 定 員:300名 主 催:NPO法人 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ 運 営:WBA勉強会実行委員会 レクチャー用Slackチャンネルについて ご希望の参加者さまには、「WBAレクチャー」のSlackチャンネルにご招待します。Slackチャンネル上では、下記内容を予定しております。 スライド資料を事前公開いたします 当日質疑応答では、Slackからのご質問を優先的に選ばせて頂きます イベント終了後1〜2時間ほどは、講師が直接質問にご回答させて頂きます ご参加者さま同士での、SCID法、BRAデータの構築についての議論 ※ すべてのご質問にお答えする事を約束するものではありません。 ※ Slackチャネルに参加ご希望の場合は,こちらのコンタクトフォームからも承っています。 講演スケジュール 時間 内容 講演者 14:55 開場 15:00 開会の挨拶 田和辻 可昌(早稲田大学) 15:05 脳機能の体系的理解を目指して 山川 宏(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ) 15:50 質疑応答(5分) 山川 宏 15:55 SCID法の実例 布川 絢子(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ) 16:10 質疑応答(5分) 布川 絢子 16:25 審査と登録 山川 宏 16:40 質疑応答(15分) 田和辻 可昌 16:55 クロージング 藤井 烈尚(実行委員長) 当日の参加方法 開催前日および当日、Connpass から Zoom への登録情報(URL)のお知らせが届きます。 開催当日14:30時までに Zoom の登録URLにアクセスし、登録を行ってください。 登録する名前は実名でなくてもかまいません。 登録承認後、Host WBAI (noreply@zoom.us) から Zoom Webinar アクセス用のリンクを含むメールが送られてきます。 Zoom アプリの準備がまだの方は、事前にお使いの端末にインストールしておいてください。 開演時間(14:55)になったら上記リンクをクリックし、Webinar にアクセスしてください。 運営スタッフ プログラム委員長:山川 宏 実行委員長:藤井 烈尚 Zoomウェビナー担当:孫 暁白、生島 高裕 connpass:中村 真裕、藤井 烈尚 広報:荒川 直哉(WBAI事務局) Zoomパーフェクトマニュアル zoomについてのご不明点は、こちらを参考にしていただければ幸いです。 全脳アーキテクチャ勉強会創設者 ◎ 産業技術総合研究所 人工知能研究センター 一杉裕志 1990年東京工業大学大学院情報科学専攻修士課程修了。1993年東京大学大学院情報科学専攻博士課程修了。博士(理学)。同年電子技術総合研究所(2001年より産業技術総合研究所)入所。プログラミング言語、ソフトウエア工学の研究に従事。2005年より計算論的神経科学の研究に従事。 「全脳アーキテクチャ解明に向けて」 ◎ 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ 山川宏 1987年3月東京理科大学理学部卒業。1992年東京大学で神経回路による強化学習モデル研究で工学博士取得。同年(株)富士通研究所入社後、概念学習、認知アーキテクチャ、教育ゲーム、将棋プロジェクト等の研究に従事。フレーム問題(人工知能分野では最大の基本問題)を脳の計算機能を参考とした機械学習により解決することを目指している。 ◎ 東京大学 教授 松尾豊 1997年東京大学工学部卒業。2002年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。博士(工学)。産総研、スタンフォード大学等を経て、2007年から東京大学勤務。深層学習を中心とする人工知能の研究に従事。産学連携やスタートアップの育成などにも取り組む。 http://ymatsuo.com/japanese/ 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ創設賛助会員 全脳アーキテクチャ・イニシアティブでは、賛助会員を募集しております。賛助会員に登録いただきますと、当サイトに貴団体ロゴとホームページへのリンク掲載や、各種イベントの優先参加など、さまざまな特典がございます。詳しくは、こちらをご覧ください。 これまでに開催された勉強会の内容 第31回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:予測する脳と主体性の現象学 自由エネルギー原理からエナクティビズムへ | 吉田 正俊(北海道大学) *「境界のない外」をどう考えられるか?──現象学の観点から | 田口 茂(北海道大学) 第30回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:汎用AIと共生インタラクション Brain-Computer interfaceによる脳とAIのインタラクション | 栁澤 琢史(大阪大学) *ヒューマンエージェントインタラクション:AIとHCIの葛藤 | 今井 倫太(慶應義塾大学) 第29回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:脳と創造性 ひらめきは準備された心にやってくる ー認知科学における創造性研究ー | 三輪 和久(名古屋大学) 創造性における多角的なアプローチ ー認知・身体・他者ー | 清水 大地(東京大学) 第28回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:社会性の認知モデル ナイーブな欲求に基づくインタラクションの始まりとデザイン | 竹内 勇剛(静岡大学) 社会性の認知脳メカニズム | 嶋田 総太郎(明治大学) 「心の理論」の計算論的モデリング | 中橋 亮(ソニー・インタラクティブエンタテインメント) 第27回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:確率的グラフィカルモデルと脳 動的ボルツマンマシンとPommerman | 恐神 貴行(IBM 東京基礎研究所) 確率的グラフィカルモデルと離散構造処理 | 石畠 正和(NTT コミュニケーション科学基礎研究所) 第26回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:自由エネルギー原理 正解のない問題の解決: 実用的知能と行動選択の心理学 | 熊田 孝恒(京都大学) 感情と感情障害のしくみ -自由エネルギー原理の観点からとらえ直す- | 乾 敏郎(追手門学院大学) 第25回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:計算論的精神医学 エンジニアのための計算論的精神医学 | 浅川 伸一(東京女子大学) 計算論的精神医学:脳の計算理論に基づく精神障害の病態理解 | 山下 祐一(国立精神・神経医療研究センター) 第24回 全脳アーキテクチャ勉強会 トップダウン制約からの強化学習と社会学習 | 高橋 達二(東京電機大学) 仮説生成に向けた等価性構造抽出 | 佐藤 聖也(東京電機大学) 現代人工知能によって何が変わるのだろうか | 前田 英作(東京電機大学) アブダクションは具体的に研究しうる〜遮蔽補完の計算論〜 | 坂本 一寛(東北医科薬科大学) 第23回 全脳アーキテクチャ勉強会&第4回WBAハッカソン説明会 テーマ:脳における強化学習 強化学習 もう一つの源流:分類子システム | 荒井 幸代(千葉大学) 脳における強化学習| 太田宏之先生(防衛医大) 第22回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:自律性と汎用性 創発インタラクションの意義:機能分化に対する変分原理と数理モデル | 津田 一郎(中部大学創発学術院) デザインされた行動から自律発達的な行動へ:インテリジェンスダイナミクスに関して | 藤田 雅博(ソニー株式会社) 勉強会概要と発表資料 第21回 全脳アーキテクチャ勉強会 テーマ:「推論」 【脳科学】前頭葉での推論 | 坂上雅道(玉川大学) 【認知科学】人の推論過程 | 服部雅史(立命館大) 【人工知能】ベイジアンネット | 植野真臣(電気通信大学) 勉強会概要と発表資料 第20回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 海馬における文脈表現 海馬とエピソード記憶 ―脳は物語をいかに表現するか?― 全脳における海馬の計算論 第20回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 海馬における文脈表現 まとめ (togetter) 第19回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 脳・人工知能とアナログ計算・量子計算 アナログ計算機と計算可能性 量子アニーリングのこれまでとこれから 第19回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 脳・人工知能とアナログ計算・量子計算〜 まとめ (togetter) 第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 全脳規模計算 全脳シミュレーション 時間領域アナログ方式で脳の演算効率に迫る 第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 全脳規模計算 ~ まとめ (togetter) 第17回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 失語症と発達性ディスレクシア ~ 失語症と発達性ディスレクシア 脳内神経繊維連絡と失語症 発達性ディスレクシア - 生物学的原因から対応まで 第16回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 人工知能は意味をどう獲得するのか ~ ヒト大脳皮質における意味情報表現 画像キャプションの自動生成 第15回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 知能における進化・発達・学習 ~ ヒトの知性の進化 発達する知能 -ことばの学習を可能にする能力― 勉強会概要と発表資料 第14回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 深層学習を越える新皮質計算モデル ~ 大脳新皮質のマスターアルゴリズムの候補としての Hierarchical Temporal Memory (HTM) 理論 サル高次視覚野における物体像の表現とそのダイナミクス 勉強会概要と発表資料 第13回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ コネクトームと人工知能 ~ コネクトームの活用とその近未来 脳全体の機能に迫る 勉強会概要と発表資料 第12回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 脳の学習アーキテクチャー ~ 脳の学習アーキテクチャ パネルディスカッション「神経科学と全脳アーキテクチャ」 勉強会概要と発表資料 第11回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ Deep Learning の中身に迫る ~ 深層学習の学習過程における相転移 Deep Neural Networks の力学的解析 SkymindのDeep Learning への取り組み 勉強会概要と発表資料 第10回 全脳アーキテクチャ勉強会 「全脳アーキテクチャのいま」~ 全脳アーキテクチャプロジェクトとそれをとりまく周辺の最新状況報告 ~ 全脳アーキテクチャの全体像 人工知能の難問と表現学習 全脳アーキテクチャと大脳皮質モデル BESOM の実用化研究の構想 全脳アーキテクチャを支えるプラットフォーム 人工知能・ロボット次世代技術開発 汎用人工知能に向けた認知アーキテクチャが解決するべき知識の課題 感情モデルと対人サービス 若手の会の活動報告 勉強会概要と発表資料 第9回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 実世界に接地する言語と記号 ~ 脳内視覚情報処理における物体表現の理解を目指して ~ Deep neural network の利用とブレイン・マシン・インタフェースへの応用 ~ 記号創発ロボティクス ~内部視点から見る記号系組織化への構成論的アプローチ~ 脳科学から見た言語の計算原理 勉強会概要と発表資料 第8回 全脳アーキテクチャ勉強会 時系列データ ~ 脳と機械学習技術は時間をどう扱うのか ~ 脳における時間順序判断の確率論的最適化 順序とタイミングの神経回路モデル 深層学習によるロボットの感覚運動ダイナミクスの学習 勉強会概要と発表資料 第7回 全脳アーキテクチャ勉強会 感情 ~ 我々の行動を支配する価値の理解にむけて ~ 感情の進化 ~ サルとイヌに見られる感情機能 ~ 情動の神経基盤 ~ 負情動という生物にとっての価値はどのように作られるか? ~ 感情の工学モデルについて ~ 音声感情認識及び情動の脳生理信号分析システムに関する研究 ~ 勉強会概要と発表資料 第6回 全脳アーキテクチャ勉強会 統合アーキテクチャー ~ 神経科学分野と AI 分野の研究蓄積の活用に向けて ~ 分散と集中:全脳ネットワーク分析が示唆する統合アーキテクチャ 脳の計算アーキテクチャ:汎用性を可能にする全体構造 認知機能実現のための認知アーキテクチャ 勉強会概要と発表資料 第5回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 意思決定 深いゴール探索と深い強化学習の技術をヒントにして、前頭前野の機構の解明を目指す ~ Deep Learning とベイジアンネットと強化学習を組み合わせた機構による、 前頭前野周辺の計算論的モデルの構想 BDI ― モデル、アーキテクチャ、論理 ― 強化学習から見た意思決定の階層 勉強会概要と発表資料 第4回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 機械学習と神経科学の融合の先に目指す超知能 ~ 全脳アーキテクチャ主旨説明 AI の未解決問題と Deep Learning 脳の主要な器官の機能とモデル 脳をガイドとして超脳知能に至る最速の道筋を探る 自然な知覚を支える脳情報表現の定量理解 脳型コンピュータの可能性 勉強会概要と発表資料 第3回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 海馬:脳の自己位置推定と地図作成のアルゴリズム ~ 「SLAM の現状と鼠の海馬を模倣した RatSLAM」 「海馬神経回路の機能ダイナミクス」 「人工知能 (AI) 観点から想定する海馬回路の機能仮説」 勉強会概要と発表資料 第2回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 大脳皮質と Deep Learning ~ 「大脳皮質と Deep Learning」 「視覚皮質の計算論的モデル ~ 形状知覚における図地分離と階層性 ~」 「Deep Learning 技術の今」 WBA の実現に向けて: 大脳新皮質モデルの視点から 勉強会概要と発表資料 第1回 全脳アーキテクチャ勉強会 ~ 機械学習と神経科学の融合の先に目指す超知能 ~ 勉強会開催の主旨説明 AI の未解決問題と Deep Learning 脳の主要な器官の機能とモデル 脳を参考として人レベル AI を目指す最速の道筋 勉強会概要と発表資料 全脳アーキテクチャ勉強会の開始背景(2013年12月) 人間の脳全体構造における知的情報処理をカバーできる全脳型 AI アーキテクチャを工学的に実現できれば、人間レベル、さらにそれ以上の人工知能が実現可能になります。これは人類社会に対して、莫大な富と利益をもたらすことが予見されます。例えば、検索や広告、自動翻訳や対話技術、自動運転やロボット、そして金融や経済、政治や社会など、幅広い分野に大きな影響を与えるでしょう。 私達は、この目的のためには、神経科学や認知科学等の知見を参考としながら、機能的に分化した脳の各器官をできるだけ単純な機械学習器として解釈し、それら機械学習器を統合したアーキテクチャを構築することが近道であると考えています。 従来において、こうした試みは容易ではないと考えられてきましたが、状況は変わりつつあります。すでに、神経科学分野での知見の蓄積と、計算機速度の向上を背景に、様々な粒度により脳全体の情報処理を再現/理解しようとする動きが欧米を中心に本格化しています。 また Deep Learning などの機械学習技術のブレークスルー、大脳皮質ベイジアンネット仮説などの計算論的神経科学の進展、クラウドなどの計算機環境が充実してきています。 こうした背景を踏まえるならば、全脳型 AI アーキテクチャの開発は世界的に早々に激化してくる可能性さえあります。 そこで私達は、2020年台前半までに最速で本技術を実現できるロードマップを意識しながら、この研究の裾野を広げていく必要があると考えています。 そしてこのためには、情報処理技術だけでなく、ある程度のレベルにおいて神経科学等の関連分野の知見を幅広く理解しながら、情熱をもってこの研究に挑む多くの研究者やエンジニアの参入が必要と考えています。

10/26 (月)

F891047339282e2888be4b9044487bf3 Quantum Tokyo
IBM Quantum Challenge
オンラインイベントです。 イベントURL:https://ibm.webex.com/ibm-jp/onstage/g.php?MTID=e1c0b08c0bc4132f04ca653356153c2a1 イベント概要 昨年10月に開催された量子プログラミングコンテスト『IBM Quantum Challenge』から1周年を記念して、問題の作成者の方々から直接、問題解説&トークをしていただく会を開催します。 昨年のChallengeは、毎週少しずつChallenge問題のレベルが上がっていき、最終週は、「自治体のコンビニ出店プランを提示せよ!」という実社会の問題を量子アルゴリズムで解き、さらにその量子回路の大きさを競い合うという内容で、初心者の方から上級者の方まで楽しむことができました。 今回は、このChallengeの問題作成者であり、かつ、量子情報分野の第一線で活躍されている研究者の方々に直接語っていたただく貴重な機会です。ぜひお見逃しなく! これまでのQuantum Tokyoのイベントはこちらに録画を掲載しています。 対象 量子プログラミングに興味のある方 昨年度チャレンジ問題 Groverアルゴリズム Groverアルゴリズムを用いたMAXCUT問題の解決 自治体のコンビニ出店プランを提示せよ 昨年度IBM Quantum Challenge問題&解説サイト: https://github.com/quantum-challenge/2019 登壇者 佐藤 貴彦, Dr.Takahiko Satoh, KQCC 西尾 真, Shin Nishio, NII 松尾 惇士, Atsushi Matsuo, IBM 小林 有理, Yuri Kobayashi, IBM

10/17 (土)

1670153cf17f9706e5763f81cc36a4c3 日本ディープラーニング協会
日本の「AI人材」大集合!
CDLE HACKATHON 2020 とは G検定/E資格合格者(CDLEメンバー)のみが参加できるハッカソンイベントです。資格保有者の更なるスキルアップ機会、 スキル実践の場、資格保有者同士または資格保有者と企業・研究機関とのコミュニケーション機会の提供により、ディープラーニング人材のさらなる技術向上及び活躍に貢献することを目的に開催しております。個人、チーム問わず参加可能。昨今のコロナ禍の状況を鑑み、2020年度はアイデア部門・予測性能部門の2部門制にて完全オンラインイベントとして開催致しました。10/17(土)はイベントの締めくくりとしてオンライン表彰式を開催します。 スケジュール 時間 内容 発表者 13:00 ~ 13:05 開会挨拶 日本ディープラーニング協会 理事 南野 充則 13:05 ~ 13:20 企業賞表彰 華為技術日本株式会社、株式会社ベイカレント・コンサルティング 13:20 ~ 13:30 アイデア部門一次審査総評 株式会社zero to one 代表取締役CEO 竹川 隆司、DLエンジニア(CDLE HACKATHON 2019メンター)高見 浩介 13:30 ~ 13:40 アイデア部門表彰 デロイトデジタル 執行役員/株式会社メルカリ R4D 顧問 森 正弥、中部大学 工学部情報工学科 准教授 山下 隆義 13:40 ~ 13:50 予測性能部門表彰 株式会社SIGNATE 代表取締役社長CEO /CDO (Chief Data Officer)齊藤 秀 13:50 ~ 14:00 総評 日本ディープラーニング協会 理事 佐藤 聡 14:00 閉会 日本ディープラーニング協会 事務局長 岡田隆太郎 日本ディープラーニング協会のYouTubeチャンネル CDLE HACKATHON 2020 オンライン表彰式はYouTube Liveで配信します。 この機会に是非日本ディープラーニング協会のYouTube チャンネルにご登録ください。 https://www.youtube.com/channel/UCmzOgHRgJYxgoOkuDXWdzRg 配信URLは connpassからのメール で事前にお知らせします。YouTube Liveは追っかけ再生が出来ますので、もし開始時間に遅れた場合は遡って再生出来ます。また一時停止も出来ますので、適宜ご休憩をお取りください。一時停止後は高速再生でライブに追いつくことも出来ます。オンラインイベントですので、ご随意にお楽しみください。 ハッシュタグ 今回のイベントのハッシュタグは #CDLEHACKATHON2020  です。是非みなさんのSNSで拡散をお願いします。 注意事項 このイベントはオンラインで行います。 イベントは収録され、後日日本ディープラーニング協会のYouTubeチャンネルで公開されます。