当日プログラム

• 13:00～13:50

  教えてカナコさん!
  ビジネスマンのためのディープラーニング超入門

  

  登壇者

  大西 可奈子 氏

  国立研究開発法人 情報通信研究機構 (NICT)
  ユニバーサルコミュニケーション研究所
  データ駆動知能システム研究センター 専門研究員
  

  2012年お茶の水女子大学大学院博士後期課程修了。 博士（理学）。同年、大手通信会社に入社。2016年より現職。
  一貫して自然言語処理、特に対話に関する研究開発に従事。
  人工知能（主に対話技術）に関する講演や記事執筆も行う。
  twitter：@WHotChocolate
  

  講演サマリー

  ディープラーニングは、どういう仕組みでデータを処理しているのか、得意/不得意はあるのか、育てるにはどんなデータが必要になるのか――。
  
  そんな基本的な質問に、NICTのデータ駆動知能システム研究センター 専門研究員で、本誌連載『教えてカナコさん! これならわかるAI入門』の著者、大西 可奈子氏がお答えします。
  
  質問役は、IT Search＋編集長の星原。これからAIに挑むビジネスマネジャーやITエンジニアの皆さんを意識し、アンケートで寄せられた質問も交えながら、基本の基本から解き明かしていきます。続くTensorFlowのセッションを理解するうえでもお役立ていただけるはずです。
  

• 14:00～14:50

  TensorFlowで広がる機械学習の世界

  

  登壇者

  佐藤 一憲 氏

  グーグル合同会社
  Google Cloudチーム デベロッパーアドボケイト

  Googleで、TensorFlow（機械学習ライブラリ）、Vision API（クラウドベースの画像／コンテンツ分析）、BigQuery（大規模データを対象にSQL形式の分散クエリが実行できるデータストレージ）等のデータ分析および機械学習プロダクトの開発者支援チームのグローバルリードを担当。
  
  Strata+Hadoop World 2016 San Jose、Google Next 2015 NYCおよびTel Aviv、DevFest Berlin等の主要イベントでスピーカーを務める。Googleクラウドの開発者コミュニティを7年以上にわたり支援してきたほか、ハードウェアやIoTにも興味を持ちFPGA（製造後に購入者や設計者が構成を設定できる集積回路）技術の勉強会を2013年より主宰している。

  講演サマリー

  Googleが開発したオープンソースの機械学習ライブラリTensorFlowは、2015年に公開されてから、機械学習の「民主化」を推し進める原動力となってきました。さらにGoogleのクラウドサービスCloud Machine Learning Engineとの組み合わせで、ディープラーニングの恩恵を低いコストで手軽に活用できる環境を提供します。このセッションでは、ディープラーニングによるきゅうり仕分け器を自作したきゅうり農家をはじめ、中古車オークションのサービス向けの画像認識システム、さらに自動車事故の発生率をニューラルネットワークで予測する自動車保険会社など、TensorFlowがビジネスの現場に導入された事例を紹介します。

• 15:00～15:50

  ディープラーニングはここまで来た TensorFlow 最新活用事例

  

  登壇者

  下田 倫大 氏

  ブレインパッド株式会社
  オープンテクノロジー推進室
  室長

  データ分析の会社のエンジニア。「アナリティクス×エンジニアリング」の領域で、深層学習や機械学習を活用した案件に積極的に携わる。その傍ら、Googleがオープンソース化した機械学習ライブラリのTensorFlowのユーザーグループ「TFUG（ TensorFlow User Group ）」を立ち上げ、同グループの運営を行う。軽い気持ちで立ち上げたユーザーグループが時代の流れもあって猛烈な勢いで成長していてちょっと戸惑う今日このごろ。Google Developer ExpertのML Expert。

  講演サマリー

  TensorFlowにはTensorFlow User Group(TFUG)というユーザーコミュニティがあります。TFUGでは勉強会やミートアップを開催し、TenosrFlowを利用する上での知見や実際のプロジェクトやプロダクト開発でTensorFlowをどのように活用するのかについて共有しあうような場を提供しています。これは、オープンソースで開発されているTensorFlowを下支えするエコシステムとなっています。このセッションでは、TFUGを通じて知見が共有されたTensorFlowの活用事例のご紹介させていただきます。