【弊社代表が登壇】「AI×ビジネス」をテーマにしたAI Conferenceが開催されます

AI Conference Vol.2（株式会社アイデンティティー主催）に弊社代表の登壇が決まりました。

AI Conferenceとは、AIの分野で知らない人はいないであろう杉山教授に AIの最新動向についてお話いただき、100名を超えるエンジニアが参加するイベントで、今回は「AI×ビジネス」をテーマにした第２弾です。
（第1回の詳細はこちら）

これからのAI技術がビジネスに与える影響について様々なトークをいたします。トークセッションでは、参加者からリアルタイムで募集した質問にも答えます。AIにまだ触れたことのないエンジニアも多数参加されるイベントとなっておりますので、AIをキャリアに取り入れる良いきっかけも掴むことができるかと思います。
是非、ご参加ください。

▶︎参加申し込みはこちら

イベント詳細

《開催日時》

　AI Conference Vol.2　2/8（金）19:00 ～ 22:00

《タイムテーブル》

18:30	開場
19:00	開会
19:10 ~ 19:30	【LT①】株式会社KIKONIA WORKS代表書上拓郎様
19:30 ~ 19:50	【LT②】スキルアップAI株式会社代表田原眞一
19:50 ~ 20:20	【ご講演】　東京大学大学院教授杉山将教授
20:25 ~ 21:00	トークセッション
21:00 ~ 21:45	座談会
22:00	解散
21:30	閉会

《登壇者・公演情報》（ご講演順）

- 書上拓郎様　株式会社KICONIA WORKS 代表取締役
  
  慶応義塾大学を卒業後、国内外の大手企業、コンサルティング企業、ベンチャー企業を経験。 2015年からはAI分野のスタートアップであるABEJAにて製造業や小売業など様々な業界にて人工知能を活用したサービスやソリューション開発を多数経験。 2018年より少数精鋭のエンジニア・データサイエンティストを中心としたKICONIA WORKSを立ち上げ、「ビジネス視点でのテクノロジー活用」を掲げ、すでに20以上のAI関連プロジェクトを成功。
  
  LTタイトル『AIプロジェクトを成功に導くために』
  AIのプロジェクトを成功に導くためには、データサイエンティストやAIエンジニアの持つ単純なロジック構築やエンジニアリング能力だけでは足りません。様々なプロジェクトの成功や失敗の事例からどうやって本当の価値を創造するのかを共有するとともに、優秀なエンジニアやコンサルタントがどのようにコラボレーションしていくべきかを紹介します。

- 田原眞一　スキルアップAI株式会社代表取締役（弊社代表）
  
  新卒でITベンチャーに入社後、エンジニアとプロジェクトマネジャーを経験。その後、株式会社リクルートコミュニケーションズにて複数のAI案件に携わる。現在は、機械学習を体系的に学べ、日本初のJDLA認定プログラムのディープラーニング講座を展開する AIスクール『スキルアップAI』の運営、AIに関するコンサルティング、システム開発や運用なども行う。
  
  LTタイトル『これから始める機械学習キャリアの築き方』

- 杉山将教授　東京大学大学院教授／理化学研究所革新知能統合研究センター長
  
  1974年大阪生まれ。情報工学の学士（工学），修士（工学），博士（工学）の学位をそれぞれ1997年，1999年，2001年に東京工業大学から取得。 2001年より同大学の助手，2003年より助教授（2007年より准教授に改称）、2014年より東京大学教授、 2016年より理化学研究所革新知能統合研究センター長を併任。 2003年から2004年にかけ，アレキサンダー・フォン・フンボルト財団フェローとしてドイツ・ベルリンのフラウンホーファー研究所に滞在。 2006年にはヨーロッパ委員会エラスムス・ムンダス助成を受け、英国・エディンバラのエディンバラ大学に滞在。非定常環境下での機械学習の研究に対して、2007年IBM Faculty Awardを受賞。密度比推定に基づく機械学習の研究に対して，2011年情報処理学会長尾真記念特別賞および2014年度科学技術分野の文部科学大臣表彰若手科学者賞を受賞。また、一連の機械学習研究に対して、2016年度日本学術振興会賞および日本学士院学術奨励賞を受賞。機械学習とデータマイニングの理論研究とアルゴリズムの開発、および、その信号処理、画像処理、ロボット制御などへの応用研究に従事。
  
  ご講演タイトル『収集コストの低い弱い教師データを用いた機械学習』 これまでの機械学習では、収集にコストのかかる教師データが大量に必要であり、前例の少ない新規ビジネス等への適用は必ずしも容易ではありませんでした。しかし近年、収集コストの低い「弱い」教師データだけからうまく学習できる機械学習技術の研究が進んでおり新規ビジネスにもAIを活用できる可能性が出てきました。本講演では、そのような「弱教師付き学習」の最新の研究成果を紹介します。