深層学習を使いこなす日

2018/6/21 : JP Tower Hall(KITTE東京丸の内)

深層学習の実用化に向けて
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ディープラーニングコミュニティ

DEEP LEARNING LABとは、深層学習の実社会での応用を推進したいという
Preferred NetworksとMicrosoft の思いから生まれました。ディープラーニング
に関連する技術とビジネスの両面に精通したプロ達と活動を行っております。

KEYNOTE

TIME TABLE

  • Track 1
  • Track 2
  • Track 3
  • Hackathon
  • 09:00

  • 開場・受付開始

  • 10:00

    |

    12:00

  • 基調講演:すべてのビジネスを変えるディープラーニングの未来

  • 13:00

    |

    13:40

  • Enablement

    ユーザとベンダ双方にとって幸せなAI開発のための3つのポイント

    柿沼 太一

    弁護士法人STORIA

  • Case Study

    機械学習・深層学習で進化するオフラインマーケティング

    今村 修一郎 氏

    P&G Japan 株式会社

    松下 伸行 氏

    株式会社トライアルホールディングス

  • Case Study

    (仮)テクノロジーとデザインの融合を目指してーDeepleaningを使用したモノクロ映像のカラー化紹介ー

    伊佐早 さつき 氏

    株式会社NHK アート

    株式会社Ridge-i

  • 14:00

    |

    14:40

  • Case Study

    証券投資とビックデータ解析

    調整中

  • Case Study

    AIを活用した架空送電線画像診断システムの開発について

    江坂 真吾 氏

    東京電力パワーグリッド株式会社

    庄司 幸平 氏

    テクノスデータサイエンス株式会社

  • Technology

    深層学習の研究と実ビジネスへの活用をどう橋渡しするか(仮)

    麻生 英樹 氏

    産業技術総合研究所

  • 15:00

    |

    15:40

  • Case Study

    事例セッション

    調整中

  • Case Study

    AIとの付き合い方

    谷田 寛明 氏

    マネックス証券株式会社

    株式会社DATUM STUDIO

  • Technology

    マイクロソフトが考えるAI活用のロードマップ

    田丸 健三郎 氏

    日本マイクロソフト株式会社

  • 16:00

    |

    16:40

  • Enablement

    AI人材育成の落とし穴と実務的なアドバイス

    吉崎 亮介 氏

    株式会社キカガク

    井﨑 武士 氏

    NVIDIA / 日本ディープラーニング協会

  • Case Study

    人工知能が変える医療の現状と未来

    中田 典生 氏

    東京慈恵会医科大学

    島原 佑基 氏

    エルピクセル株式会社

    谷口 直嗣 氏

    Holoeyes 株式会社

    巣籠 悠輔 氏

    株式会社情報医療

    多田 智裕 氏

    株式会社AIメディカルサービス

  • Technology

    エッジでのDeep Learning推論をどう実現するか
    モデル圧縮と高速化の手法について

    今井 健男 氏

    LeapMind株式会社

  • 17:00

    |

    17:40

  • Enablement

    AI研究を加速するオープンデータ

    調整中

    豊橋技術科学大学

    清水 亮 氏

    ギリア株式会社

  • Case Study

    デジタル化成功のための戦略的なDeep Learningの活用

    中林 紀彦 氏

    SOMPOホールディングス株式会社

    株式会社シグマクシス

  • Technology

    研究を加速するChainerファミリー

    比戸 将平 氏

    株式会社Preferred Networks

  • 18:30

    |

    20:00

  • DLLAB Night Event: Unlock the Potential of Deep Learning

TIME TABLE

Track 1

  • 13:00

    |

    13:40

  • Enablement

    ユーザとベンダ双方にとって幸せなAI開発のための3つのポイント

    柿沼 太一 氏

    弁護士法人STORIA

  • 14:00

    |

    14:40

  • Case Study

    証券投資とビックデータ解析

    調整中

  • 15:00

    |

    15:40

  • Case Study

    事例セッション

    調整中

  • 16:00

    |

    16:40

  • Enablement

    AI人材育成の落とし穴と実務的なアドバイス

    吉崎 亮介 氏

    株式会社キカガク

    井﨑 武士 氏

    NVIDIA / 日本ディープラーニング協会

  • 17:00

    |

    17:40

  • Enablement

    AI研究を加速するオープンデータ

    調整中

    豊橋技術科学大学

    清水 亮 氏

    ギリア株式会社

Track 2

  • 13:00

    |

    13:40

  • Case Study

    機械学習・深層学習で進化するオフラインマーケティング

    今村 修一郎 氏

    P&G Japan 株式会社

    松下 伸行 氏

    株式会社トライアルホールディングス

  • 14:00

    |

    14:40

  • Case Study

    AIを活用した架空送電線画像診断システムの開発について

    江坂 真吾 氏

    東京電力パワーグリッド株式会社

    庄司 幸平 氏

    テクノスデータサイエンス株式会社

  • 17:00

    |

    17:40

  • Case Study

    デジタル化成功のための戦略的なDeep Learningの活用

    中林 紀彦 氏

    SOMPOホールディングス株式会社

    株式会社シグマクシス

Track 3

  • 14:00

    |

    14:40

  • Technology

    深層学習の研究と実ビジネスへの活用をどう橋渡しするか(仮)

    麻生 英樹 氏

    産業技術総合研究所

  • 15:00

    |

    15:40

  • Technology

    マイクロソフトが考えるAI活用のロードマップ

    田丸 健三郎 氏

    日本マイクロソフト株式会社

  • 16:00

    |

    16:40

  • Technology

    エッジでのDeep Learning推論をどう実現するか
    モデル圧縮と高速化の手法について

    今井 健男 氏

    LeapMind株式会社

  • 17:00

    |

    17:40

  • Technology

    研究を加速するChainerファミリー

    比戸 将平 氏

    株式会社Preferred Networks

Hackathon

  • 13:00

    |

    17:40

  • Hackathon

    脱CIFAR-10 専門家からDNN構築のプロセスが学べるハッカソン

    あなたの深層学習プロジェクト、例題で止まっていませんか?様々なデータを使って深層学習を使った分析を進めたり、精度をあげる方法が学べるハッカソン

※開催までセッション内容を随時更新いたします。
※タイムテーブルやセッションについては、予告なしに変更する場合がございます。

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DLLAB DAY
プログラム委員会

OVERVIEW

開催日時: 2018年6月21日(木)
10:00~20:00(09:00 開場・受付開始)
定員: 1,000名
参加費: 社会人10,000円、学生2,000円
主催: 日本マイクロソフト株式会社
Preferred Networks株式会社
会場: JP Tower Hall
東京都千代田区丸の内二丁目7番2号KITTE 4,5階
アクセス: JR 東京駅 徒歩約1分
丸の内線東京駅 地下道より直結
千代田線二重橋駅 徒歩約2分
三田線大手町駅 徒歩約4分
JR 京葉線東京駅 徒歩約3分
有楽町線有楽町駅 徒歩約6分
JR有楽町駅 徒歩約6分

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