精密工学会　画像応用技術専門委員会

テーマ　「人工知能・データサイエンス」
日時　2021年7月16日（金）午後2時より
場所　オンライン開催（詳細はメールでご連絡します）⇒事務局（e-mail：iaip@adcom-media.co.jp)
今回の企画意図　一部の大学では、データサイエンスは全ての学生の履修が必須となり、人工知能・データサイエンスは学ぶのみならず、日々【使いこなす】時期が始まりつつあります。本研究会では、データサイエンス教育への取り組みに関するご講演や、最新の研究動向についてのご講演、昨年度のViEW、DIAにて受賞された内容に関する発表を予定しております。

【オンライン】講演（14：00～15：00）
「すべての学術を結ぶデータサイエンス教育を目指して」

九州大学　大学院システム情報科学研究院　内田　誠一先生

　[講演概要]

あらゆる学術分野でデータ解析による定量的評価が必要となっている。本講演ではデータサイエンス教育に関する、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムと九州大学の活動を紹介する。

【オンライン】コーヒ－ブレイク（15：00～15：10）

【オンライン】講演（15：10～16：00）
「人間の生産性向上のための計測・AI技術開発」

産業技術総合研究所　人工知能研究センター　鈴木　亮太氏

　[講演概要]

少子高齢化・ポストコロナ社会においては人間の生産性向上が喫緊の課題である。この解決のために行ってきた現実に適用可能な人間・環境の計測，AI認識技術の開発の取り組みについて紹介する。

【オンライン】コーヒ－ブレイク（16：00～16：10）

【オンライン】研究発表（16：10～16：25）
「Active Learningにおける不確実性サンプル選択によるアノテーション効率化」

慶應義塾大学理工学研究科総合デザイン専攻　川野　恭史氏

　[研究発表概要]

不確実性の高いサンプルからアノテーションすることで従来のActive Learning手法よりも高い精度を得ることができ、実行時間を最大約10分の1に短縮することに成功した。

【オンライン】研究発表（16：25～16：40）
「自然の形成原理に基づく3D姿勢ラベル付き多視点画像自動生成」

東京電機大学未来科学研究科ロボット・メカトロニクス学専攻　山田　亮佑氏

　[研究発表概要]

本研究では、自然の形成原理であるフラクタル幾何学に基づき多視点画像によるMulti-view Fractal DataBase (MV-FractalDB)を自動構築する。MV-FractalDB事前学習は、Multi-viewベース認識手法においてスクラッチ学習と比較して大幅に性能向上した。

2020年度定例研究会バックナンバー
　第1回：2021年5月21日(金)