【開催日2019年10月16日（水）】深層学習全学横断研究会 東京大学人工物工学研究センター「深層学習全学横断研究会」

研究会タイトル：

主　催：

東京大学 大学院工学系研究科 人工物工学研究センター

プログラム内容：

17:00 – 17:05　開会挨拶　松尾豊
17:05 – 17:35　「グラフネットワークを用いた素粒子実験データ解析」東京大学素粒子物理国際研究センター 齊藤真彦
■ 概要：我々は、グラフネットワークを用いて既存の知識(物理保存則など)をモデルに組み込むことを試みている。これにより、非物理的な計算が行われないようにできれば、過学習を避け、十分なトレーニングデータが用意できない環境でも、精度の高い分類ができることも期待している。この研究に関してこれまでの成果や問題点等を報告する。
17:35 – 18:05　「グリッドコンピューティングサイト運用における教師なし機械学習を用いた異常検知」、東京大学素粒子物理国際研究センター 岸本巴
■ 概要：グリッドコンピューティングサイトはグリッドミドルウェアを含む様々なサービスから構成されており、これらのサービスを安定に運用することがサイト管理者の重要な役割である。我々は、サービスが出力するログから、教師なし機械学習を用いて異常を検知する仕組みを研究している。これまでに得られた結果や問題点などについて報告する。
18:05 – 18:35　”Road to Detective Conan”、東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報専攻、稲見檜山研究室修士1年　荒川 陸
■ 概要：近年、Deep Learningの活用により音声合成技術が発展している。本発表ではリアルタイムで動作する音声変換技術を扱う。
某有名アニメで使用される変声道具を実現するためには、⑴ リアルタイムDNN音声変換のアーキテクチャの構築, ⑵ 変換音声の高品質化, (3) ノイズ耐性・元音声遮断 の3点が必要であり、本発表ではそれらを順に説明する。 (発表内容は、2018年10月-2019年3月に東京大学工学部計数工学科システム情報工学コース 猿渡小山研究室で行った卒業研究の内容である。)
18:35 – 19:00　議論・閉会挨拶

概要：

深層学習（あるいは機械学習、人工知能）の活用が、工学系や医学系をはじめとして本学のさまざまな研究室で始まっている。研究室の専門とする領域で得られるデータに、深層学習を適用するタイプの研究であり、多くの領域でこうした研究が活発になっている。一方で、それぞれの研究室では、深層学習自体が専門ではないため、深層学習の適用は研究室内の一部の大学院生や研究員が担い、その活用ノウハウが学内で十分に共有されていない。また、深層学習の活用に関しての助言を受けたり、また技術的な交流をする場が少ない状況にある。そこで本研究会では、工学系を中心とする幅広い学問領域で、深層学習を研究に活かそうとしている大学院生や研究員に技術的な助言を行い、お互いに研鑽しあえる場を構築することを目指す。これまで深層学習の教育を学内に広く提供してきた、工学系研究科 人工物工学研究センターの松尾研究室が中心となって開催する。初回である今回は、物理学および情報学における深層学習、機械学習の活用について3件の発表を予定している。

開催日時：

令和元年10月16日（水）17:00 – 19:00

会場：

東京大学本郷キャンパス・工学3号館4階34号講義室

担当教員：

松尾豊（人工物工学研究センター 教授）、岩澤有祐（松尾研究室　特任助教）、河野慎（松尾研究室　特任研究員）

参加方法：

下記フォームを事前にご送信お願いします。
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc16yc0gpWc9f-IsDrpreLsQ02W8SAoBqWGkhdTIAVafD9lVA/viewform