ステアラボ人工知能シンポジウム 2018 STAIR Lab AI Symposium 2018

【講演者】

• 株式会社 Studio Ousia 山田育矢
  題目: 知識ベースを活用した自然言語処理の手法とその応用
  概要: 本講演では、Wikipediaなどの大規模知識ベースを用いた自然言語処理の方法を紹介しながら、これらの手法を用いて講演者らが優勝した過去の四つのコンペティションでのアプローチについて解説します。また、開発の際に用いたいくつかのプラクティスについてもあわせて紹介する予定です。

Speakers:

• Ikuya Yamada (Studio Ousia Inc.)
  Title: Natural Language Processing Method using Knowledge Base and Its Application
  Abstract:
  In this talk, through introducing natural language processing methods using large-scale knowledge bases (e.g., Wikipedia), the speaker explains the approaches for the past 4 competitions where the speaker and his colleagues won the first prizes using the methods. In addition, the speaker also plan to introduce several practices utilized in development.

• 株式会社 Preferred Networks 秋葉拓哉
  題目: 深層学習による Kaggle 画像分類コンテストへのアプローチ
  概要: 深層学習が現在大きく注目されるきっかけとなった一つの重要な出来事は、ImageNet 画像分類コンテスト (ILSVRC 2012) にて既存のアプローチに大きく差をつけ深層学習に基づくアプローチが優勝したことです。以降、Kaggle でも画像関連のコンテストでは深層学習に基づくアプローチが猛威を振るっており、今では深層学習を使うことは当然とした上で議論が行われます。本講演では、講演者が実際に参加した複数のコンテストを取り上げ、深層学習による画像分類の基礎、精度チューニングのための技術、最新動向等について取り上げます。

• Takuya Akiba (Preferred Networks, inc.)
  Title: Deep Learning Approaches to the Image Classification Contests on Kaggle
  Abstract:
  One important event which attracts a huge attention on deep learning presently is that a deep learning based approach won the ImageNet image classification contesnt (ILSVRC 2012) by a large margin compared to conventional approaches. Since then, deep learning based approaches also spread like wildfire in the contents related to images on Kaggle, and nowadays people have discussions under the assumption that they use deep learning. In this talk, the speaker reviews the basis of image classification by deep learning, technologies for precision tuning, latest trends, and so on, by explaining some of the contests that the speaker actually participated.

• 株式会社リクルートテクノロジーズ Advanced Technology Lab 小嵜耕平
  題目: データ分析コンテストの勝者解答から学ぶ
  概要: TBD

• Kohei Ozaki (Advanced Technology Lab of Recruit Technologies Co., Ltd.)
  Title: Learn from the Answers of the Winners of Data Analysis Contests
  Abstract:
  [TBA]

• 千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター 吉川友也
  題目: ステアラボ・PERC主催「メテオサーチチャレンジ」について
  概要: この度、ステアラボと惑星探査研究センター(PERC)は共同で、動画中の流星を検出するアルゴリズムの性能を競うコンペティション「メテオサーチチャレンジ」を開催します。 シンポジウム当日からコンペティションはスタートしますので、本講演では、メテオサーチチャレンジの内容、データセット、ルール等について説明します。 コンペティションの詳細はこちら

• Yuya Yoshikawa (STAIR Lab. of Chiba Institute of Technology)
  Title: Introduction of “Meteor Search Challenge” hosted by STAIR and PERC
  Abstract:
  STAIR and PERC (Planetary Exploration Research Center) organize “Meteor Search Challenge”, a performance competition for an algorithm of detecting meteors in videos. Because, the competition will start on the very day of the symposium, this talk explains the contents of Meteor Search Challenge, its dataset, its rules, and so on. (More details of the competition).

• 千葉工業大学 惑星探査研究センター 千秋博紀
  題目: 流星観測プロジェクト「メテオ」について
  概要: メテオプロジェクトは，千葉工業大学惑星探査研究センターが主導している宇宙から流星を観測するプロジェクトです．国際宇宙ステーションから地球の夜面を撮影し，カメラの視野内で発生した流星の頻度や明るさ，速度，方向などを求めます．観測は2016年7月に始まり，これまでに10TB以上に相当するデータを取得しています．本講演では，流星を観測する意義や，観測システム，プロジェクトの進め方，これまでの成果などを紹介します．

• Hiroki Senshu (PERC (Planetary Exploration Research Center) of Chiba Institute of Technology)
  Title: About “Meteor”, a meteor observation project
  Abstract:
  Meteor Project is a project which observes meteors, hosted by PERC. In the project, we take a video of the night side of Earth from ISS (International Space Station) and calculate the frequency, brightness, speed, direction, and so on, of the meteors found in the camera’s field of view. As the observation began in June 2016, we have obtained more than 10TB of data. This talk introduces the significance of the meteor observation, the observation system, the plan of the project, the achievements up to the present, and so on.