[dbjapan] 明日開催！：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）

[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．

先日来ご案内しております下記講演会がいよいよ明日となりました．
若干ではございますが，席もございますので，当日受付も行います．
ご都合の付く方はぜひ参加をご検討ください．

なお，会場入口ですが，***正面玄関ではなく，共立女子大学側に
ある職員通用口からの入館*** となります．ご注意ください．

ご参考：
http://cres.jpn.org/?plugin=ref&page=Files&src=nii_entrance.png

エレベータで 12F まで上がっていただき，1208/1210会議室までお
越しください．

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 1208/1210 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