Shige-Oku (@shigeoku1)


参加する勉強会

9/30 (木)

B2ea68d6cceb5ea5418812613525141e スマートニュース / SmartNews
SmartNews Online Meetup #48
「言語処理100本ノック」の岡崎教授に聞く!カジュアルに機械学習を学ぶための考え方 ※ 大変恐れ入りますが、本Meetupはやむを得ない事情により開催を延期させていただきます。 なお、延期の日程につきましては、後日改めてご案内させていただきます。 ※ 延期となっておりました本Meetupですが、開催が決定いたしました。 開催日:9月30日 (木) 19:00 - 20:15 仕事で機械学習を直接使っていなくても、エンジニアをはじめとして、機械学習に興味があるかたは多いのではないでしょうか。現在、無料のオンラインコースを始めとして、多くの学習手段が提供されています。しかし、忙しい社会人にとって、機械学習を身につけていくのは、決して簡単なことではありません。 「言語処理100本ノック」は、2012年の初版公開以来、多くの大学生・大学院生に利用されてきた、自然言語処理と機械学習の実践的なトレーニング教材です。本イベントでは、言語処理100本ノックの作者である東京工業大学の岡崎直観教授をゲストに招きます。 スマートニュース共同創業者の浜本が聞き手となり、岡崎さんが研究者として、また教育者としての立場から考える「機械学習をどう学ぶべきか」を、存分に語っていただきます。 対象者 スマートニュースでの仕事に興味を持っているかた 機械学習の専門性を持っていないが、学習意欲のあるかた 申込方法 9月29日 (水) 19:00 までに Connpass の申し込みフォームからお申し込みください。 プログラム 時間 内容 19:00 - 19:10 自己紹介 19:10 - 19:35 言語処理100本ノックについて 19:35 - 20:00 機械学習の学習について 20:00 - 20:15 Q&A ※ 時間・内容は変更する可能性がございます。ご了承ください。 登壇者紹介 岡崎 直観 (Naoaki Okazaki) / 東京工業大学 情報理工学院 教授 子供の頃に電子工作に触れ,小学校の図書館でプログラミングの本に出会う.中学・高校時代はソフトウェアを書くことを楽しみとして過ごす.大学では,コンピュータの可能性を広げたいと思い,人工知能を専門とする研究室を選ぶ.現在は東京工業大学情報理工学院で自然言語処理の研究に従事。 浜本 階生 (Kaisei Hamamoto) / Co-Founder and COO, Chief Engineer 2005年東京工業大学工学部情報工学科卒業。2007年に『EatSpot』で、価格. com WEBサービスコンテスト最優秀賞、2009年に『Blogopolis』でYahoo! JAPAN インターネットクリエイティブアワード 一般の部 グランプリなどを受賞。共訳書に『実用Git』(オライリー・ ジャパン)など。Webに氾濫する情報の整理、可視化に興味を持つ。株式会社Rmakeの取締役を経て、「世界中の良質な情報を必要な人に送り届ける」ことをミッションに、2012年にスマートニュース株式会社(旧社名: 株式会社ゴクロ)を共同創業。 参加方法 こちらのイベントはオンラインで実施する予定です。 前日 9月29日 (水) に ZoomのURL をお送りします。 当日は 19:00 にログイン頂きますようお願いいたします。 募集人数 定員 80名 90 名 ※応募人数が定員に達した場合は抽選とさせて頂き、9月29日 (水) 中にご連絡させて頂きます。 注意事項 参加目的が不適切だと判断される場合には、運営側で参加をキャンセルさせていただく場合がございます。 当セッションではなるべく突っ込んだ話をするため、セッションの内容を メディア、SNSなどで発信することはご遠慮いただいております。また、取材目的の参加はお断りします。 当日は録画をさせていただきますが、社内のみで閲覧させていただき、外部に共有することはありませんのでご安心ください。 プライバシーポリシー 本イベントで収集した情報はスマートニュース株式会社が収集して管理しています。 ご入力頂いた個人情報は下記目的及び当社のプライバシーポリシー(下記 URL ご参照)に則り管理し、本件のみに利用します。 ▼SmartNewsプライバシーポリシー https://www.smartnews.com/privacy/#jp コミュニティ行動規範 このコミュニティの全メンバーが、以下の行動規範に従う必要があります。このコミュニティの全メンバーが、いかなるイベントにおいても、オーガナイザーによる協力のもと、この行動規範を遵守することが求められています。私たちは、このコミュニティの全ての参加者が、誰にとっても安全な環境を保障するために、協力し合うことを期待しています。 私たちのコミュニティは、性別、性的自認、外形的な性別、年齢、性的指向、障害、身体的特徴、身体のサイズ、人種、民族、宗教(あるいは無宗教)、技術の選択、を理由としたハラスメントの無い状態を維持すべく行動します。私たちは、コミュニティメンバーに対する、いかなる種類のハラスメントも容認しません。性的な表現や画像は、トーク、ワークショップ、パーティ、Twitter その他のオンラインメディアを含め、いかなるコミュニティイベントでも、不適切なものとします。これらの規則を破った参加者は、オーガナイザーの決定のもと、制裁を受けるか、当該イベントおよび将来のあらゆるイベントあるいはコミュニティから、払い戻し(もしある場合でも)無しで参加を拒絶されることがあります。


過去の勉強会

5/12 (水)

490c7a6239c3fbd2977a25528514d277 Start Python Club
Stapy6周年記念!
コミュニティの概要 「みんなのPython勉強会」では、Pythonを中心としてプログラミングを仕事、研究、趣味など様々なシーンに生かす方法を一緒に学びます。プログラマ、WEBエンジニアに限らず、初心者からマスターまで様々なレベルの、いろいろな分野の人が集まるので、「みんな」の勉強会です。お気軽にご参加ください。 イベント要領 日時 :2021年5月12日(水)  19:00〜21:00(オンライン開催) 今回の主な対象者 :  ・Pythonに関心のある方  ・エンジニアの方 オンライン参加について : ・Zoomで配信します。配信先URLは、イベント前日と当日夕方に連絡します。connpassアカウントに紐づいているメールアドレス宛に届きますので、そちらをご確認ください。 ・多少、音声・画質に問題がでてくる可能性もありますことをご了承ください。なお、接続に関する不具合対応方法やクレーム等に対してはお受けいたしかねます。 協賛 : リーディング・エッジ社 プログラム タイムテーブル 勉強会開始は19時ですが、開始5分前から勉強会で使うツール(Slido)の説明をします(集まっている方、任意参加でやります) 時間 内容 18:30 Zoom開場 19:00 イントロダクション 19:10 トーク1「Stapyの6年~本との出会いから生まれた技術コミュニティ~」 阿久津 剛史(Start Python Club) 19:20 トーク2「Pythonスタートブックを出して11年」 辻 真吾(Start Python Club) 19:40 トーク3「独学プログラマーのその後」 清水川 貴之 (株式会社ビープラウド、一般社団法人PyCon JP Association) 20:10 ミニトーク「最先端の自然言語処理モデルを簡単に利用できるHuggingface Transformersの紹介」 川崎 拳人 (株式会社リーディング・エッジ社) 20:20 基調講演「自動運転の民主化~Autowareが創り出す未来~」 加藤 真平(株式会社ティアフォー/東京大学大学院情報理工学系研究科) 20:50 ラップアップ 21:00 オンライン懇親会(Zoomで開催) 22:00 閉会 トーク概要・講演者プロフィール 基調講演「自動運転の民主化~Autowareが創り出す未来~」加藤 真平(株式会社ティアフォー/東京大学大学院情報理工学系研究科) 世界初のオープンソースの自動運転OS「Autoware」の誕生から約6年。日本の小さなスタートアップ ティアフォーが自動運転業界のLinuxを目指して始めた挑戦は、今や世界中の企業を巻き込み、一つの大きな輪になろうとしています。様々な組織・個人がその発展に貢献でき、世界中の人々がその恩恵を享受できる、Autowareを中心としたエコシステムによって実現される「自動運転の民主化」についてお話します。 プロフィール 加藤真平 かとう・しんぺい 1982年生まれ、神奈川県出身。 東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授、名古屋大学未来社会創造機構客員准教授、株式会社ティアフォー創業者 兼 最高技術責任者(CTO)、「The Autoware Foundation」代表理事。博士(工学)。 2004年慶応義塾大学理工学部情報工学科卒業、08年同大学院理工学研究科 開放環境科学専攻 後期博士課程修了。カーネギーメロン大学、カリフォルニア大学の研究員、名古屋大学大学院 情報科学研究科 准教授を経て、現職。 専門はオぺレーティングシステム、組込みリアルタイムシステム、並列分散システム。 Twitter: @ShinpeiKato トーク1 「Stapyの6年~本との出会いから生まれた技術コミュニティ~」阿久津 剛史(Start Python Club) 『Pythonスタートブック』を読んだ後、著者の辻さんと出会い、意気投合して始まった勉強会が「Start Python Club (Stapy)」の由来です。開始以来、勉強会は毎月こつこつと続き、6年を迎えましたが、コミュニティの輪を広げていくなかで、多くの本とその著者との出会いがありました。本との出会いを軸に、Stapyという技術コミュニティをどのように成長させてきたかをお話しします。 プロフィール 阿久津剛史 あくつ・たけし Start Python Club 共同設立者・代表 2015年に辻さんと一緒にStapyを立ち上げ、満6年になります。最近は本好きが高じて、会社のライブラリーを設計することになり、7月のオープンに向けて読書三昧な日々を送っています。 Twitter: @akucchan_world トーク2 「Pythonスタートブックを出して11年」辻 真吾(Start Python Club) 2010年にPythonの入門書を出すことになった経緯と苦労話、また今日に続くその後の展開をお話しします。人生迷うことも多いので、迷いの中に一筋の光が差すようなトークにしたいと思います。また、Pythonスタートブックの読者質問から見えてくる、プログラミングをはじめたばかりの方が躓きそうなポイントを整理してお伝えする予定です。 プロフィール 辻真吾 つじ・しんご 1975年生まれ、東京都足立区出身。 Start Python Clubを阿久津さんと立ち上げて6年。2002年の夏、勤めていたITベンチャーを辞め、バイオの世界に飛び込んではや18年。この春からエネルギー分野の研究に領域を広げることになりました。両者に共通するのはデータサイエンス。今年は日本におけるPythonx科学計算コミュニティの強化に協力したいと思っています。 詳しくはこちらまで トーク3 「独学プログラマーのその後」清水川 貴之 (株式会社ビープラウド、一般社団法人PyCon JP Association) 書籍『独学プログラマー』にはプログラミングを独学するためのエッセンスがまとめられいます。2018年の出版以来、本書を手にした初学者~経験者の方々からSNSやBlog等で多くの反応を頂きました。そこで、みなさんの反応を振り返りつつ、私自身が本書で紹介されている学び方をソフトウェア開発の現場でどのように役立てているか、日々実践している事を紹介します。 プロフィール 清水川 貴之 しみずかわ・たかゆき 株式会社ビープラウド所属。一般社団法人PyCon JP Association会計理事。 2003年からPythonを使い始め、それがオープンソース等のコミュニティー活動を始めるきっかけとなった。現職のビープラウドではWebアプリケーション開発の他、Python関連書籍の執筆や研修講師も行っている。 個人では、一般社団法人PyCon JPの会計理事を担当するとともにPython Boot Campで日本各地でPython講師をした。Python mini Hack-a-thonやSphinx-users.jpなどPython関連イベント運営のかたわら、カンファレンスや書籍、OSS開発を通じてPython技術情報を発信している。 翻訳・監訳を行った『独学プログラマー』は先日出版から3年目を迎え、紙と電子合わせて10万部を突破。本書はプログラミングに必要な知識の他、独学に特徴的な挫折を含む経験談など"独学のエッセンス"が多く含まれている。入門書としてはハードな部類なものの、学び成長するための要素がちりばめられており、多くの人にそのエッセンスを届けるための活動を継続している。 著書/訳書:『自走プログラマー(2020年 技術評論社刊)』『Pythonプロフェッショナルプログラミング第3版(2018 秀和システム刊)』『独学プログラマー(2018 日経BP社刊)』『Sphinxをはじめよう第2版(2017 オライリー・ジャパン刊)』 Twitter: @shimizukawa オンライン懇親会 Zoomで懇親会をやります! Pythonの独学仲間を見つけたり、Pythonの技術的な相談をしたりする機会として、ぜひ懇親会をご利用ください。 ZoomのURLを参加者に共有します(懇親会はYouTube Liveでの配信はありません) 楽しむためのコツ:懇親会の飲み物や食べ物は各自でご準備ください!(Bring Your Own Bottle) 懇親会の内容 希望者のLTを聞く(LT(ライトニングトーク。※5分間の稲妻トーク)のネタがある方は、申込時のアンケートでご連絡ください) Zoomのブレイクアウトルーム機能を使い、ランダムなグループで懇親タイム 行動規範 Start Python ClubはPythonなどの技術情報の共有とコミュニケーションを目的としています。私たちはすべての参加者にとって安全で歓迎されるような場を作ることに努めます。 Start Python Clubが主催するイベントに参加するすべての人は下記の行動規範を守ることを求められます。主催者はこの行動規範を勉強会、パーティ、交流会に適用します。すべての人にとって安全な場所を提供するため、聴講者、登壇者、スポンサー、主催スタッフ含めたすべての参加者にご協力をお願いします。 私たちは下記のような事柄に関わらずすべての人にとって安全な場を提供することに努めます。 社会的あるいは法的な性、性自認、性表現(外見の性)、性指向 年齢、障がい、容姿、体格 人種、民族、宗教(無宗教を含む) 技術の選択 そして下記のようなハラスメント行為をいかなる形であっても決して許容しません。 脅迫、つきまとい、ストーキング 不適切な画像、動画、録音の再生(性的な画像など) 発表や他のイベントに対する妨害行為 不適切な身体的接触 これらに限らない性的嫌がらせ 登壇者、スポンサー、主催スタッフもこのポリシーの対象となります。性的な言葉や画像はいかなる発表やワークショップ、パーティ、Twitterのようなオンラインメディアにおいても不適切です。 ハラスメント行為をやめるように指示された場合、直ちに従うことが求められます。ルールを守らない参加者は、主催者およびスポンサーの判断により、退場処分や今後のイベントに聴講者、登壇者、スタッフとして関わることを禁止します。 もしハラスメントを受けていると感じたり、他の誰かがハラスメントされていることに気がついた場合、または他に何かお困りのことがあれば、すぐにスタッフまでご連絡ください。警備員や警察への連絡などを含め、安心して勉強会に参加できるようにお手伝いさせていただきます。 この行動規範は、CC-BY-3.0で公開されているDroidcon NYCのCode of Conductおよび、DroidKaigiのCode of Conductを元に作成しています。 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 3.0 Unported License. Original source and credit: http://2012.jsconf.us/#/about & The Ada Initiative 注意事項 イベントの様子を録画・撮影しSNSやブログ等で公開する場合がございます。参加者の方も合わせて公開されることがありますことをご了承ください。 イベント中にハラスメント・嫌がらせ等を受けた際は主催者・運営スタッフにご連絡ください。 参加目的が不適切もしくは会の進行を妨げる行為があったと判断される場合、運営側で参加をキャンセルおよび強制退場させて頂く場合がございます。

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。