日本データベース学会の皆様 筑波大学の天笠です．7/5 より非会員の方も申込可となっておりま す．まだ若干席に余裕がございます．ご興味をお持ちの方はぜひ参 加をご検討くださいますようお願いいたします． 天笠俊之 ------------------------------------------------------------ 日本データベース学会の皆様 筑波大学の天笠です． 今回は，第25回先端的データベースとWeb技術動向講演会「ICDE2016 国際会議報告及びAIフレームワーク活用の最新動向」をご案内いた します． 5月に開催されたデータベース分野のトップカンファレンスの一つ であるICDE2016のハイライトを，東工大の欅先生にご報告頂きます． さらに，最近注目されているAI・深層学習のフレームワークおよび 関連技術の活用事例を三件ご講演頂きます． ・TensorFlowとGoogleクラウドの機械学習プロダクト（Google 佐藤様） ・Preferred Networksの深層学習研究開発・Chainer, SensorBee（PFN 大野様，田中様） ・富士通の人工知能における学習技術とその適用（富士通研究所 丸橋様） 参加申込は ACM SIGMOD日本支部ホームページからお願いいたします． 参加申込: http://www.sigmodj.org/ 多数の参加をお待ちしております． 天笠俊之 ====================================================================== 第25回先端的データベースとWeb技術動向講演会 (ACM SIGMOD 日本支部第62回支部大会) 「ICDE2016国際会議報告及びAIフレームワーク活用の最新動向」 日時：2016年7月23日（土） 会場：国立情報学研究所 12F 会議室（〒101-8430 千代田区一ツ橋2-1-2） http://www.nii.ac.jp/about/access/ 主催：ACM SIGMOD 日本支部，日本データベース学会 URL: http://www.sigmodj.org/ ====================================================================== 【プログラム】 9:30-10:00 受付 10:00-10:05 開会挨拶 10:05-11:05 「ICDE2016国際会議報告（1）」 講演者：欅 惇志（東京工業大学情報理工学院助教） 概要：本講演では，2016年5月16日から20日までフィンランドのヘルシンキで 開催された 32nd IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2016) の報告を行う．講演の前半部では，全体や国，地域ごとの論文投 稿数や採択率などの各種統計量と会場の様子を紹介する．続いて，キーノート やパネルディスカッションなど，実際に参加しなければなかなか様子を知るこ とができないセッションの内容を報告する． 11:05-11:15 〈休憩〉 11:15-12:15 「ICDE2016国際会議報告（2）」 講演者：欅 惇志（東京工業大学情報理工学院助教） 概要：後半部では，TCDE CSEE Award Presentation についての紹介と，報告者が聴 講した研究の中で興味深かった研究発表の一部を紹介する． 12:15-13:45 〈昼食〉 13:45-14:45 「TensorFlowとGoogleクラウドの機械学習プロダクト」 講演者：佐藤一憲（Staff Developer Advocate, Tech Lead for Data & Analytics, Google Cloud Platform） 概要：Googleが昨年12月に公開した機械学習ライブラリTensorFlowの真価 は，大規模分散環境においてスケールアウトする機械学習とディープラーニ ングのモデル学習にあります．このセッションでは，TensorFlowの概要を紹 介し，Googleクラウドによる数100ノード規模のGPUクラスタを利用したス ケーラブルなモデル学習について解説します． 14:45-15:00 〈休憩〉 15:00-16:00 「Preferred Networksの深層学習研究開発・Chainer, SensorBee」 講演者：大野健太・田中大輔（Preferred Networks） 概要：Preferred Networks(PFN)は深層学習関連の研究開発・ソフトウェア 開発を行っており，特に製造業・交通・バイオヘルスケアの領域に注力して いる．深層学習の研究開発にはニューラルネットワーク(NN)のアーキテクチャ など様々な要素で試行錯誤が伴う．そのため，柔軟なNN構築と容易なデバッ グが迅速なトライアルアンドエラーには必須となる．弊社では深層学習フレー ムワークOSS，Chainerを開発している．ChainerはPythonでNNを記述でき， 動的にNNを構築するDefine-by-Runのパラダイムを採用することで上記課題 の解決を試みている．また，弊社ではエッジヘビーコンピューティングの実 現へ向け，ストリーム処理エンジン，SensorBeeを開発しOSSとして公開して いる．SensorBeeはBQLというSQLに似た言語で処理トポロジーを記述し，セ ンサーデータ等非構造化データのETLを行う．さらに機械学習プラグインや Pythonプラグイン＋Chainerにより，エッジ・フォグ上での機械学習を実現 している．本公演ではまず，Chainerの導入及びChainerを用いた研究開発の 一例を解説する．さらに，SensorBeeとChainerの連携により，PFNがどのよ うに製品化を行っているかを紹介する． 16:00-16:15 〈休憩〉 16:15-17:15 「富士通の人工知能における学習技術とその適用」 講演者：丸橋 弘治（富士通研究所） 概要：本講演では，富士通のＡＩ技術のブランドである"Human Centric AI Zinrai"を支えるＡＩ技術について，特に学習技術を中心に，適用の事例を交 えながら紹介する．具体的には，大量データの学習技術を用いた異常検知のセ キュリティや交通分野への適用事例や，Deep Learningの実サービスへの適用 事例などを紹介する．また，IoTデバイスから発生する時系列データに適用可 能なDeep Learning技術を紹介する． 17:15 閉会