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 |