機械学習の新展開とその応用

2015 年 8 月吉日
第１１回ジョイント CS セミナー
機械学習の新展開とその応用
豊田工業大学
学長榊裕之
拝啓平素は本学に対し格別のご指導とご協力を賜り厚く御礼申しあげます。
来る 9 月 24 日（木）に「第 11 回ジョイント CS（情報科学）セミナー」を開催いたします。
本学では、米国シカゴ大学との協力の下、2003 年に情報科学分野の研究を主体とする大学院大学
「豊田工業大学シカゴ校〔Toyota Technological Institute at Chicago (TTI-C)〕」をシカゴ大学構
内に開設し、その一環として、情報科学の最先端のテーマを選び、我が国の代表的な研究者および
TTI-C の研究者に講演を頂く「ジョイント CS セミナー」を毎年開催してまいりました。
本年は、「機械学習の新展開とその応用」をテーマに、３名の講演者により機械学習技術の最新
の動向と新しい応用について講演いただきます。皆さまには積極的にご参加頂きますようご案内申
し上げます。
敬具
記
１．開催日時： 2015 年 9 月 24 日（木）13:30～17:00
２．場
所：豊田工業大学大講義室（名古屋市天白区久方 2 丁目 12 番地 1）
３．講
師：(1) 「Smart Headlight: A new active augmented reality that improves how the
reality appears to a human」
(スマートヘッドライト：実世界の見え方を改善する新しい能動的拡張現実)
カーネギーメロン大学
金出武雄教授
(2) 「少ないデータから精度良く：機械学習研究の最前線」
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻
杉山将教授
(3) 「The Power of Asymmetry in Binary Hashing」
(バイナリ―ハッシングにおける非対称性の力)
Toyota Technological Institute at Chicago
Nathan Srebro 准教授
〈詳細は裏面のプログラムをご覧ください〉
４．申込み：【事前申込み必要】〈参加費は無料です〉
インターネットにて以下の URL からお申込みください。スマートフォンからは
QR コードからもアクセスできます。
URL：https://ttiweb.toyota-ti.ac.jp/form/kenkyu/cs11a.php
QR コード：
（問合せ先）国際化推進・インターンシップ推進グループ
TEL: (052)809-1765 E-MAIL: [email protected]
〔プログラム〕
2015 年 9 月 24 日（木曜日）
13:30 ～ 13:40 ごあいさつ豊田工業大学学長榊裕之
13:40 ～ 14:40 招待講演①「Smart Headlight: A new active augmented reality that improves how the reality
appears to a human」
(スマートヘッドライト：実世界の見え方を改善する新しい能動的拡張現実)
カーネギーメロン大学
金出武雄教授
14:40 ～ 15:40 招待講演②「少ないデータから精度良く：機械学習研究の最前線」
東京大学杉山将教授
（休憩）
16:00 ～ 17:00 招待講演③「The Power of Asymmetry in Binary Hashing」
(バイナリ―ハッシングにおける非対称性の力)
TTIC Nathan Srebro 准教授
〔招待講演概要〕
招待講演①「Smart Headlight: A new active augmented reality that improves how the reality appears
to a human」
(スマートヘッドライト：実世界の見え方を改善する新しい能動的拡張現実)
カーネギーメロン大学金出武雄教授
アブストラクト
A combination of computer vision and projector-based illumination opens the possibility for a new type of computer
vision technologies． One of them is augmented reality: selectively illuminating the scene to improve or manipulate
how the reality itself, rather than its display, appears to a human． One such example is the Smart Headlight being
developed at Carnegie Mellon University’s Robotics Institute． The project team has been working on a set of new
capabilities for the headlight, such as making rain drops and snowflakes disappear, allowing for the high beams to
always be on without glare, and enhancing the appearance of objects of interest． Using the Smart Headlight as an
example, this talk will further discuss various ideas, concepts and possible applications of coaxial and non-coaxial
projector-camera systems．
（講師略歴）
Takeo Kanade is the U. A. and Helen Whitaker University Professor of Computer Science and Robotics at Carnegie
Mellon University. He received his Doctoral degree in Electrical Engineering from Kyoto University, Japan, in 1974.
After holding a faculty position there, he joined Carnegie Mellon University in 1980. He was the Director of the
Robotics Institute from 1992 to 2001. He also founded and directed the Digital Human Research Center in Tokyo
from 2001 to 2010, and the Quality of Life Technology Center at Carnegie Mellon from 2006 to 2012.
Dr. Kanade works in multiple areas of robotics: computer vision, multi-media, manipulators, autonomous mobile
robots, medical robotics and sensors, producing more than 400 technical papers and more than 20 patents. The most
notable advanced intelligent robotics and vision technologies whose origin and major development are often
attributed to Dr. Kanade include: face recognition for which he developed one of the earliest systems in the early 70’s,
followed by a series of pioneering work on face detection, alignment, and expression analysis; the Lucas-Kanade
tracking algorithm that is the basis of today’s video motion analysis including video encoding; driverless car for
which his Navlab project accomplished the “No Hands Across America” demonstration in 1995 traveling more than
4000km by vision-based autonomous driving; and multi-camera technology that uses a large number of cameras for
stereo, scene modeling, and entertainment for which his EyeVision system, a movie Matrix-like replay system used in
the broadcast of Super Bowl IIIV , which set the trend we see today.
Dr. Kanade has been elected to the National Academy of Engineering and the American Academy of Arts and
Sciences. Awards he received include the Franklin Institute Franklin Medal Bower Prize, ACM/AAAI Newell Award,
Okawa Award, NEC Computer and Communication Award, Tateishi Grand Prize, Joseph Engelberger Award, Funai
Accomplishment Award, IEEE Robotics and Automation Society Pioneer Award, and IEEE PAMI Azriel Rosenfeld
Lifetime Accomplishment Award.
（研究分野）ロボティクス、コンピュータビジョン、マルチメディア、マニュピレーター、自律移動ロボッ
ト、医療ロボット、センサー
招待講演②「少ないデータから精度良く：機械学習研究の最前線」
東京大学杉山将教授
アブストラクト
機械学習の目的は、データの背後に潜む規則性を学習することです。ビッグデータ時代の到来に伴い,
音声認識,画像認識,自然言語処理などの応用分野では,大量のデータを用いた機械学習法が活用され,
成功を収めています。一方,機械学習の応用範囲は基礎科学からビジネス分野まで爆発的に拡大してお
り、大量のデータを収集できない場面にも頻繁に遭遇するようになってきました。そのため、少ない
データからでも精度良く学習したいという、最も古典的かつ基礎的な機械学習の研究パラダイムが再
び脚光を浴びています。本講演では、変化検知、クラスタリング、分類などに対する最新の取り組み
を紹介します。
（所属）
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻教授
（講師略歴）
1997 年東京工業大学工学部情報工学科卒業
1999 年東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻修士課程修了
2001 年東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了
2001 年～2002 年東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻助手
2003 年～2014 年東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻助教授（准教授）
2014 年～現職
（研究分野）
機械学習とデータマイニングの理論構築とアルゴリズム開発、および、それらの応用研究に従事。
招待講演③「The Power of Asymmetry in Binary Hashing」
(２値ハッシングにおける非対称性の力)
TTIC Nathan Srebro 准教授
アブストラクト
When looking for similar objected, like images and documents, and especially when querying a large remote
data-base for similar objects, it is often useful to construct short similarity-preserving binary hashes. That is, to
map each image or document to a short bit strings such that similar objects have similar bit strings. Such a
mapping lies at the root of nearest neighbor search methods such as Locality Sensitive Hashing (LSH) and is
recently gaining popularity in a variety of vision, image retrieval and document retrieval applications. In this
talk I will demonstrate, both theoretically and empirically, that even for symmetric and well behaved similarity
measures, much could be gained by using two different hash functions---one for hashing objects in the
database and an entirely different hash function for the queries. Such asymmetric hashings can allow to
significantly shorter bit strings and more accurate retrieval.
（講師略歴）
Nati Srebro obtained his PhD at the Massachusetts Institute of Technology (MIT) in 2004, held a post-doctoral
fellowship with the Machine Learning Group at the University of Toronto, and was a Visiting Scientist at IBM Haifa
Research Labs. Since January 2006, he has been on the faculty of the Toyota Technological Institute at Chicago
(TTIC) and the University of Chicago, and has also served as the first Director of Graduate Studies at TTIC. From
2013 to 2014 he was associate professor at the Technion-Israel Institute of Technology. Prof. Srebro's research
encompasses methodological, statistical and computational aspects of Machine Learning, as well as related problems
in Optimization.
Some of Prof. Srebro's significant contributions include work on learning "wider" Markov
networks, pioneering work on matrix factorization and collaborative prediction, including introducing the use of the
nuclear norm for machine learning and matrix reconstruction and work on fast optimization techniques for machine
learning, and on the relationship between learning and optimization.
（研究分野）機械学習
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（正門）豊田工大
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20 分
10 分
（正門）豊田工大
南門からは車での入構はできません（徒歩または自転車のみ）。
交通アクセスの詳細はホームページ(http://www.toyota-ti.ac.jp/access/index.html)をご参照ください。

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