[de:code 2018] AI Track の全体像

このBlogを書いているのが、5/14 (月)です。いよいよ来週が de:code 2018 となります!

 

小生は AI Track のサポートをさせていただいていまして、そのTrackの設計でもあり、全体像を皆さんにご紹介します。
ご自分の技術スキルと、ご興味から、どのセッションに注目したら良いのかのご参考にしてください。

 

    • Chalk Talk です。これは、「セッションではありません!」皆で課題を持ち寄り、皆で議論をする場です。議論によって、その技術課題への理解を深めていきます。
    • 今年は、超入門編を敢えてChalk Talk に持ってきました。機械学習を活用したい、というお話が一層増えているのですが、実プロジェクトで、実際にモデルを作る作業に入れないケースも多いのではないでしょうか? 直球でいうなら、見積もりの根拠が提示できない場合を多く見受けられます。AI15, 17 はChalk Talk for Beginner は、そうした方々を対象に、他で聞きづらい事も皆で出し合う場にします。
    • AI10 は、同じくChalk Talk ですが、こちらは初学者・数度プロジェクトを経験した方向けです。機械学習でも、特にDeep Learningは、技術研究が盛んで、数か月前の「論文」より、数倍良い方法が「論文」として公開されていたりします。そうした最新情報・動向を知り、情報交換をすることで、特にNIPS という例に、取り上げ、皆さんの日頃の課題・悩みに照らし合わせて最短距離を探す場になります。

 

  • 緑と青
    • 通常セッションです(笑)

 

  • 横軸: 機械学習のテクノロジーです
    • 生産性を高めるためのツールのお話もありますが、実プロジェクトで適用しての気づき・学びのお話が多いです。
    • Pre-Build
      • マイクロソフト自身がModelの開発・運用しているCognitive Services + Bot Frameworkですね。de:codeの多くのセッションで、使われていると思います。おそらく(笑)。
    • Tool / Infra
      • Microsoft AI Platform のそれぞれについて。実は、Intelligent Edge は、このAI08に集約です!
    • Computer Vision
      • 画像処理系ですね。Deep Learning + (SmartPhone もしくは MR/VR/AR) の一番の利用シナリオは、カメラを使ってものだと思います。写真のアーカイブもある方もいるでしょう。本当に多くの利用例が出てきました。今回は実プロジェクトの学びにフォーカスです!
    • Natural Language Processing
      • 自然言語処理です。Botとともに使うだけでなく、全文検索の中でどうするのか? そして、そもそもの、自然言語処理について、AI14 で扱います。
    • Considering / Special
      • ここは、視野を広げるためのセッションです。AI12 東京大学の山崎先生や、AI16 産総研の阪無先生からは、機械学習の技術的な深堀だけでなく、産業での応用のお話が聞けます。
      • AI 04のAI倫理は、技術者としての技術選定の可能性と責任について考えます。
      • そして、AI06のりんな。これは、単なる事例ではなく、Conversation as a Platform のプロジェクトの進め方、システムの設計などに注目です。

 

  • 技術レベル
    • 100: これから機械学習を始める方向けです。
    • 200: 概念は理解しつつある、もしくは、チュートリアルはやってみた、という方向けです。
    • 300: 実プロジェクトに適合しようか、もしくは1-2度実プロジェクトでやってみた方むけです。ノウハウが出始めます。
    • 400: 熟練者向け。とはいえ、de:codeは、「開発者」を対象にしています。データサイエンティストの方からすると、ここが面白い部分かと思います。

 

de:code 2018のセッションが、皆さんのお役に立つよう、スピーカーだけでなく、Microsoftそしてイベントに協力くださっているパートナー様と知恵を振り絞っています。
de:codeで皆さんと会えることを楽しみにしています。

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