仕様変更を行ない、受付票を常に発行することになりました。詳しくはこちらをご覧ください。キックオフシンポジウム2018お知らせ:ニコ生での生中継を行います株式会社ドワンゴ様のご厚意により、当シンポジウムをニコニコ生放送にてストリーミング配信します。視聴にはニコニコ生放送のアカウントが必要です。リアルタイム視聴が難しい場合、事前予約することでタイムシフト視聴が可能です。(プレミアム会員は予約不要です。)同時視聴可能な数には限りがあります。視聴者数が多い場合、プレミアム会員が優先されます。通常会員は観られない、あるいは途中から視聴できなくなる可能性があります。近年の機械学習、あるいは深層学習(ディープラーニング)の発展に伴って、機械学習を利用するシステムは急速に社会に浸透しつつあります。その一方で、従来型のITシステムに用いられてきた様々なソフトウェア工学的手法は、機械学習を組み込んだシステム(機械学習システム)の前に全くと言っていいほど通用しなくなってしまっています。機械学習システムの開発・テスト・運用の方法論は未だに確立できておらず、開発現場ではエンジニア達が試行錯誤でなんとか凌いでいる状況です。このような現状を踏まえ、機械学習システムに対しては「機械学習工学」ともいうべき、新たなパラダイムの確立・体系化が必要である、と我々は考えます。(1階席・2階席)にお申し込みください。各スポンサー企業・団体にご所属の方は、一定人数まで「スポンサー枠」にお申し込みできます。その他の方はこちらの枠には申し込まないで下さい。各スポンサー企業・団体にご所属でも、所定人数を越えるお申し込みはお断り致します。詳しくは各スポンサー企業・団体のご担当者様にお問い合わせ下さい。ご注意シンポジウム後に開催される交流会への参加は別途登録が必要です(こちら)。受付票に記載の本人のみが参加できます。当日は、入館時及び館内の受付時にスマートフォンにて受付票をご提示下さい。受付票を印刷の上お持ち下さい。当会場は飲食不可です。間、会場併設の会議場にてスポンサー企業による展示を行います。プログラムその他、講演に関する詳細はこちらの特設ページをご覧ください。)の必要性が語られることは稀でした。昨今、アクセンチュアでも多くのIoT関連のユースケースが生まれつつあり、新たな課題認識が出てきています。データ分析プロジェクトは要求事項や設計仕様が、想定する成果と必ずしも連動するとは限らないため、大規模システムへのスケールアウトを意識したモデリングプロセスであっても、ウォーターフォール型では想定を満たせないことが起こります。Concept)アプローチが必須ですが、データの提供やドメイン知識の反映は、専門家や現場の理解と協力なしには進められません。本講演では、こういった課題認識に対して今後どのような方向性が考えられるのか、問題提起と機械学習の新たなあり方についてお話いたします。経て、2014年より東京大学教授。統計的な機械学習ソフトウェアの機能振舞いは訓練データセットで決まる。データセットは具体的なデータの集まりであり簡潔な要求仕様を伴わない。学習プログラムは未知の学習結果を求めるものでテスト・オラクルが存在しない。品質保証を論じる拠り所が通常のソフトウェア・システムと異なる。これまでにソフトウェア工学で得られた知見が、機械学習ソフトウェアの信頼性および安全性の向上に、どのように役立つかを考えたい。NEC、法政大学を経て2004年より現職。2005年より総研大教授(併任)。この間JSTさきがけ研究員を兼務。日本ソフトウェア科学会第8回論文賞および第34回高橋奨励賞など受賞。ソフトウェア工学、自動検証・モデル検査、CPSとイノベーションの研究に従事。ミドルウェア、セキュリティなどの研究に従事。2006-2009年同研究所所長。