日本データベース学会の皆様， NTT サービスエボリューション研究所の赤木と申します． 第23回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2020)のリマインダーを転送させていただきます． ------------------------------ dbjapan の皆様、 第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) のプログラム委員を務めております坂上と申します． IBIS2020 の発表申し込みの締切が今週末に迫って参りましたので，発表募集案内を再送いたします． COVID-19の影響により，IBIS2020は初のオンライン形式での開催となります． （学生を除く）一般参加が有料となること，ポスターの代わりに録画での発表になるなど，前年度と比べて大きな変更点がありますが，これまでのIBISと同等の体験ができるよう様々な工夫を凝らしました． 皆様からの発表申し込みをお待ちしております． --------------------------------------------------------------------------------------------------- 第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) 発表募集 http://ibisml.org/ibis2020/cfp/ <http://ibisml.org/ibis2020/cfp/> --------------------------------------------------------------------------------------------------- 日程・場所 ---------- * 開催日程： * チュートリアル：11月23日（有料） * ワークショップ：11月24日〜26日（有料） * 参加費（予定）： * 一般：5,000 円（税込み，チュートリアルおよびワークショップを含む） * 学生：無料 *開催場所： 　　*オンライン（プラットフォームに関しては後ほどホームページにて発表予定） *ホームページ： <http://ibisml.org/ibis2020/> <http://ibisml.org/ibis2020/> 一般投稿発表 ------------ 統計数理，情報理論，統計物理学，統計的機械学習，信号処理，音声処理，音楽情報処理，自然言語処理，画像処理，データマイニング，バイオインフォマティクスなど，広く機械学習に関わる分野に関する発表を募集します． 全日程オンラインで開催し，すべての発表は論文投稿なし・動画プレゼンとします． 今年はプログラム編成の都合により発表申込件数の上限を200件とします． 発表申込件数が条件に達した場合，早期に発表申込受付を終了します． ### 表彰 優れたポスター発表に対してベストプレゼンテーション賞，学生優秀プレゼンテーション賞を授与します． 発表申し込み ---------------- IBIS2020は例年とは発表形式が大きく異なります。 詳しくは以下をご覧ください。 http://ibisml.org/ibis2020/presentation/ <http://ibisml.org/ibis2020/presentation/> IBIS2020にて発表頂くには発表申込と参加申込の双方が必要です． * 発表申込：下記URL [1]（申込期間：2020/09/07(月) 〜 2020/10/11(日)） * 参加申込：準備中 IBIS2020ではすべての発表はプレゼン動画を提出して頂きます． * 動画提出フォーム：下記URL [2] （提出期間：2020/10/12(月) 〜 2020/11/08(日)） * 動画作成案内　　：下記URL [3] お申込みに関してご質問のある場合は ibis2020@ibisml.org <mailto:ibis2020@ibisml.org> までお問い合わせ下さい [1] https://forms.gle/joZFukBk7yMwxEP46 <https://forms.gle/joZFukBk7yMwxEP46> [2] https://forms.gle/7R9aFC9myAxJLc487 <https://forms.gle/7R9aFC9myAxJLc487> [3] http://ibisml.org/ibis2020/movie <http://ibisml.org/ibis2020/movie> プログラム ---------- ### ワークショップ招待講演 * 現段階では内容未定 * 詳細に関しては参加申込時までにホームページ上で公開予定です ### ワークショップ企画セッション * 日時： 11月24日(火) 〜 26日(水) * 内容：（企画名は仮題です） * 機械学習の信頼性 * グラフとアルゴリズム * 学習理論 * 機械学習応用のフロンティア ### ワークショップ一般投稿発表 * すべての発表は事前に提出頂いたプレゼン動画（５〜１０分）で行います． * プレゼン動画の内容・作成に関しては公式ホームページをご覧ください． * 2020/11/23(月) 〜 2020/11/30(月) の期間，すべてのプレゼン動画は参加登録者のみに公開されます． * 2020/11/24(火) 〜 2020/11/26(水) の期間，上記とは別に参加者がリアルタイムで聴講する一般セッション（パラレル）を開催します. ### 懇親会 今年度は懇親会は予定しておりません． ### チュートリアル（有料，要事前登録） * 日時： 11/23(月) * 内容：（題目は仮題です） * 深層強化学習入門 * 統計的因果推論入門 * kaggle・実践データ解析入門 * バンディット入門 主催・共催 ---------- * 主催 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会 委員 ---------- *実行委員会 * 神嶌 敏弘（産総研）：実行委員長 * 城 真範（産総研） ：懇親会担当 * 佐久間 淳（筑波大学） ：ローカル担当 * 馬場 雪乃（筑波大学） ：ローカル担当 *プログラム委員 * 石畠 正和（NTT）：プログラム委員長 * 南 賢太郎（PFN）：チュートリアル担当 * 林 浩平（PFN）：一般担当 * 藤井 海斗（NII）：一般担当 * 坂上 晋作（東京大学/NTT）：一般担当 * 福地 一斗（筑波大学/AIP）：オンライン担当 * 大塚 琢馬 （NTT）：オンライン担当 * 二反田 篤史 （東京大学/AIP/さきがけ）：企画担当 * 原 聡（大阪大学）：企画担当 * 牛久 祥孝（オムロンサイニックエックス）：企画担当 * 唐木田 亮（産総研）：企画担当 * 上田 隼也（Mercari）：企画担当 * 河瀬 康志（東京工業大学）：企画担当 * 横井 祥（東北大学）：交流担当 ------------ 問い合わせ先 IBIS2020事務局 <ibis2020@ibisml.org> <mailto:ibis2020@ibisml.org>