[dbjapan] 参加募集：ACM SIGMOD日本支部講演会「ICDE2016国際会議報告及びAIフレームワーク活用の最新動向」（7/23）明日締切

[Toshiyuki AMAGASA <amagasa [at] cs.tsukuba.ac.jp>]

日本データベース学会の皆様

筑波大学の天笠です．明日が申込締切となっております．
どうぞよろしくお願いいたします．

天笠俊之

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日本データベース学会の皆様

筑波大学の天笠です．

今回は，第25回先端的データベースとWeb技術動向講演会「ICDE2016
国際会議報告及びAIフレームワーク活用の最新動向」をご案内いた
します．

5月に開催されたデータベース分野のトップカンファレンスの一つ
であるICDE2016のハイライトを，東工大の欅先生にご報告頂きます．
さらに，最近注目されているAI・深層学習のフレームワークおよび
関連技術の活用事例を三件ご講演頂きます．

・TensorFlowとGoogleクラウドの機械学習プロダクト（Google 佐藤様）
・Preferred Networksの深層学習研究開発・Chainer, SensorBee（PFN 大野様，田中様）
・富士通の人工知能における学習技術とその適用（富士通研究所 丸橋様）

参加申込は ACM SIGMOD日本支部ホームページからお願いいたします．

参加申込: http://www.sigmodj.org/

多数の参加をお待ちしております．

天笠俊之

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	     第25回先端的データベースとWeb技術動向講演会
		 (ACM SIGMOD 日本支部第62回支部大会)

      「ICDE2016国際会議報告及びAIフレームワーク活用の最新動向」

  日時：2016年7月23日（土）
  会場：国立情報学研究所 12F 会議室（〒101-8430 千代田区一ツ橋2-1-2）
        http://www.nii.ac.jp/about/access/

  主催：ACM SIGMOD 日本支部，日本データベース学会
  URL: http://www.sigmodj.org/
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【プログラム】

9:30-10:00 受付

10:00-10:05 開会挨拶

10:05-11:05 「ICDE2016国際会議報告（1）」
  講演者：欅 惇志（東京工業大学情報理工学院助教）

  概要：本講演では，2016年5月16日から20日までフィンランドのヘルシンキで
  開催された 32nd IEEE International Conference on Data Engineering
  (ICDE 2016) の報告を行う．講演の前半部では，全体や国，地域ごとの論文投
  稿数や採択率などの各種統計量と会場の様子を紹介する．続いて，キーノート
  やパネルディスカッションなど，実際に参加しなければなかなか様子を知るこ
  とができないセッションの内容を報告する．

11:05-11:15 〈休憩〉

11:15-12:15 「ICDE2016国際会議報告（2）」
  講演者：欅 惇志（東京工業大学情報理工学院助教）

  概要：後半部では，TCDE CSEE Award Presentation についての紹介と，報告者が聴
  講した研究の中で興味深かった研究発表の一部を紹介する．

12:15-13:45 〈昼食〉

13:45-14:45 「TensorFlowとGoogleクラウドの機械学習プロダクト」 
  講演者：佐藤一憲（Staff Developer Advocate, Tech Lead for Data &
	  Analytics, Google Cloud Platform）

  概要：Googleが昨年12月に公開した機械学習ライブラリTensorFlowの真価
  は，大規模分散環境においてスケールアウトする機械学習とディープラーニ
  ングのモデル学習にあります．このセッションでは，TensorFlowの概要を紹
  介し，Googleクラウドによる数100ノード規模のGPUクラスタを利用したス
  ケーラブルなモデル学習について解説します．

14:45-15:00 〈休憩〉

15:00-16:00 「Preferred Networksの深層学習研究開発・Chainer, SensorBee」
  講演者：大野健太・田中大輔（Preferred Networks）

  概要：Preferred Networks(PFN)は深層学習関連の研究開発・ソフトウェア
  開発を行っており，特に製造業・交通・バイオヘルスケアの領域に注力して
  いる．深層学習の研究開発にはニューラルネットワーク(NN)のアーキテクチャ
  など様々な要素で試行錯誤が伴う．そのため，柔軟なNN構築と容易なデバッ
  グが迅速なトライアルアンドエラーには必須となる．弊社では深層学習フレー
  ムワークOSS，Chainerを開発している．ChainerはPythonでNNを記述でき，
  動的にNNを構築するDefine-by-Runのパラダイムを採用することで上記課題
  の解決を試みている．また，弊社ではエッジヘビーコンピューティングの実
  現へ向け，ストリーム処理エンジン，SensorBeeを開発しOSSとして公開して
  いる．SensorBeeはBQLというSQLに似た言語で処理トポロジーを記述し，セ
  ンサーデータ等非構造化データのETLを行う．さらに機械学習プラグインや
  Pythonプラグイン＋Chainerにより，エッジ・フォグ上での機械学習を実現
  している．本公演ではまず，Chainerの導入及びChainerを用いた研究開発の
  一例を解説する．さらに，SensorBeeとChainerの連携により，PFNがどのよ
  うに製品化を行っているかを紹介する．

16:00-16:15 〈休憩〉

16:15-17:15 「富士通の人工知能における学習技術とその適用」
  講演者：丸橋 弘治（富士通研究所）

  概要：本講演では，富士通のＡＩ技術のブランドである"Human Centric AI
  Zinrai"を支えるＡＩ技術について，特に学習技術を中心に，適用の事例を交
  えながら紹介する．具体的には，大量データの学習技術を用いた異常検知のセ
  キュリティや交通分野への適用事例や，Deep Learningの実サービスへの適用
  事例などを紹介する．また，IoTデバイスから発生する時系列データに適用可
  能なDeep Learning技術を紹介する．

17:15 閉会