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第21回ステアラボ人工知能セミナー 内田 祐介 先生 「畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化」 The 21th STAIR Lab AI Seminar: Dr. Yusuke Uchida, "Making Convolutional Neural Networks Faster and More Accurate"

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STAIR (Software Technology and Artificial Intelligence Research Center, Chiba Institute of Technology) regularly organizes STAIR Lab AI Seminars.
Everyone can participate for free.
If there are available seats after the lottery drawing for participation, we accept additional applications until the day of the seminar, on a first-come, first-served basis.

千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター (ステアラボ) では、機械学習、自然言語処理、画像処理等の人工知能分野の研究者をお招きし、最先端の研究についてご講演していただく「ステアラボ人工知能セミナー」を定期的に開催しています。
どなたでも無料でご参加いただけます。
参加申し込みの抽選後、座席に余裕がある場合は先着順でセミナー当日まで申込みを受け付けます。

【日時】
2019年5月15日 (水) 15:00-17:00

Date:
May 15, 2019 (Wed.) 15:00 – 17:00

【場所】
千葉工業大学東京スカイツリータウン(R)キャンパス
東京スカイツリータウン® ソラマチ8F

Location:
Tokyo Skytree Town(R) Campus, Chiba Institute of Technology
8F solamachi, Tokyo Skytree Town®

【講演者】
株式会社ディー・エヌ・エー システム本部AIシステム部 副部長 内田 祐介 先生
https://yu4u.github.io

Speaker:
Yusuke Uchida, AI Research Engineer, AI System Dept., DeNA Co., Ltd.
https://yu4u.github.io

【講演タイトル】
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化

Title:
Making Convolutional Neural Networks Faster and More Accurate

【講演概要】
2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降,画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いることがデファクトスタンダードとなった.CNNは画像分類だけではなく,セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている.本講演では,AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに,近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い,それらを幾つかのアプローチに分類し,解説する.更に,実用上重要な高速化手法についても解説を行う.

The details are written in Japanese and the talk will be given in Japanese.