日本データベース学会の皆様
#重複してお受け取りの場合はご容赦ください
第27回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2024)のプログラム委員を務めております豊田中央研究所の大滝と申します.
IBIS2024(11月4日~11月7日)での一般発表の募集案内をお送りいたします.
IBIS2024はソニックシティ(さいたま)にて現地開催いたします(一部企画のオンライン配信あり).皆様からのご発表申し込みをお待ちしております.
ワークショップ前日(11月4日(月・祝))にはチュートリアルを予定しております.
また,11月6日(水)夜に懇親会,11月5日(火)〜7日(木)の昼食時に各種交流会を予定しております.
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第27回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2024)一般発表募集
https://ibisml.org/ibis2024/cfp/
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- 開催日程:11月5日~11月7日(ワークショップ),11月4日(チュートリアル)
- 参加費: 一般19,000円,学生3,000円 (オンラインのみ: 一般15,000円,学生無料)
- 開催場所:ソニックシティ(さいたま)
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いたします.
すべての発表は論文投稿なし・ポスター発表形式で行います.今年度は通常の発表形態である「レギュラー」枠に加え,新たに「エントリー」枠を設けました.「エントリー」枠は,学生や博士取得直後の若手研究者および普段IBISに参加されていない研究者を対象とした発表枠で,研究初心者やライト層の発表を促進することを目的としています.エントリー枠に対しては,活発で建設的な議論を促すための支援を予定しています.それぞれの発表申し込み件数の上限は以下のようにさせていただきます.
・レギュラー: 210件
・エントリー: 40件
発表申し込み件数に達した場合,早期に発表申し込み受付を終了いたします.
なお,機械学習若手の会(YAML)2024(https://sites.google.com/view/yaml2024)との連携企画として,YAML…
IBISでは,機械学習に関わる広い分野からの発表を歓迎しております.ぜひ,奮って発表申し込みください.なお,全ての申込者が発表できるようにするつもりですが,会場の都合等により発表をご遠慮いただく可能性もありますので,ご了承下さい.
また,レギュラー枠の中で優れたポスター発表に対して,後日優秀発表賞を授与いたします.エントリー枠は受賞対象外となりますのでご注意ください.
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# ポスター発表申し込み
発表申し込みは,以下のページからお願いします.
https://forms.gle/ZqFVG5P1r1jFor646
申込期間:2024/9/9 (月) 〜 2024/10/04 (金)
IBIS2024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.
後日,参加申込をお願いいたします.
(参加申し込みは近日中にワークショップHPにて受け付ける予定です)
また,IBIS2024ではすべての発表でポスター資料を事前提出して頂きます.
発表形式について,詳しくは以下をご覧ください.
https://ibisml.org/ibis2024/presentation/
提出期間:未定 〜 2024/10/28 (月) (提出サイト現在準備中)
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# 招待講演(タイトルと発表者は変更の可能性があります)
- Furong Huang (University of Maryland) : Towards AI Security – An
Interplay of Stress-Testing and Alignment
- Quanquan Gu (University of California, Los Angeles): Self-Play
Preference Optimization for Language Model Alignment
- 大柴 行人(Robust Intelligence): TBA
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パネルディスカッション(11月5日):社会が求める機械学習
パネリスト:井尻 善久(SB Intuitions),江間 有沙(東京大学),岡野原 大輔(Preferred Networks),川原
圭博(東京大学 / mercari R4D),杉山 将(東京大学),前原 貴憲(Roku),宮尾 祐介(東京大学)
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# 企画セッション(タイトルは変更の可能性があります)
## サイエンスと機械学習
奥野 彰文(統計数理研究所):「一人の手法研究者から見た科学応用研究」
沓掛 健太朗(名古屋大学):「工学・理学研究への情報科学応用の課題と展望 -専門知識をどのように入れるか-」
原田 香奈子(東京大学):「AIロボット駆動科学におけるロボットの役割」
## HCIと機械学習
竹野 思温(名古屋大学):「選好に基づくベイズ最適化」
伊藤 寛祥(筑波大学):「個人と社会をつなぐAI技術」
樋口 啓太(Preferred Networks): 「HCI for MLが有効である課題とその実践」
矢倉 大夢(Max-Planck Institute)「機械学習でヒトの行動を変える」
## ビジネスと機械学習
合田 周平(ウォンテッドリー株式会社):「ジョブマッチングサービスにおける相互推薦システムの応用事例と課題」
石原 祥太郎(株式会社日本経済新聞社):「ニュースメディアにおける事前学習済みモデルの可能性と課題」
安本 雅啓(チューリング株式会社):「近年のData-Centricな自動運転AI開発」
## Machine Learning Theory
Thomas Möllenhoff (RIKEN AIP): “Variational Learning is Effective
for Large Deep Networks”
Futoshi Futami (Osaka University): “Information-theoretic
generalization analysis”
Matthew J. Holland (Osaka University): “Learning algorithms and
loss distribution control”
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# チュートリアル(タイトルは変更の可能性があります)
荒瀬 由紀(東京工業大学):「言語と数理の交差点:テキストの埋め込みと構造のモデル化」
梶野 洸(フリーランス):「創薬における機械学習技術について」
齋藤 優太(Cornell University):「反実仮想学習の基礎と実応用」
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# 懇親会(有料,要事前登録)
日時:11月6日 (水)
場所:ソニックシティ展示場
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# 各種交流会(無料,要事前登録)
11月5日(火):若手交流会,社会人博士課程学生相談会
11月6日(水):企業研究者交流会
11月7日(木):非日本語話者交流会
場所:ソニックシティ内
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# 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
# 実行委員会
鈴木 大慈(東京大学):実行委員長
神嶌 敏弘:実行副委員長
園田 翔(理研AIP)
土屋 平(東京大学)
# プログラム委員
馬場 雪乃(東京大学):プログラム委員長
今泉 允聡(東京大学):副プログラム委員長
荒井 ひろみ(理研AIP)
大滝 啓介(豊田中央研究所)
大谷 まゆ(サイバーエージェント)
香川 璃奈(産業技術総合研究所)
小山 裕己(産業技術総合研究所)
坂田 綾香(統計数理研究所)
園田 翔(理研AIP)
竹野 思温(名古屋大学)
田部井 靖生(理研AIP)
包 含(京都大学)
二反田 篤史(A*STAR)
原 聡(電気通信大学)
原田 慧(電気通信大学)
福地 一斗(筑波大学)
横井 祥(東北大学)
渡邊 千紘(NTT研究所)
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問い合わせ先
IBIS2024事務局 <ibis2024(a)ibisml.org>