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20170419PFNオープンハウス リサーチャーの仕事_公開用

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4月19日に開催したPFNオープンハウスの講演資料(秋葉:リサーチャーの仕事)です。

Publié dans : Carrière
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20170419PFNオープンハウス リサーチャーの仕事_公開用

  1. 1. リサーチャーの仕事紹介 秋葉 拓哉 | Preferred Networks, Inc.
  2. 2. エンジニアとリサーチャー  明確な住み分けなし、どのプロジェクトでも協力  論文執筆に参加するエンジニアも居る  製品に近いコードを担当するリサーチャーも居る 2 リサーチャー エンジニア 先 端 研 究 産 業 応 用
  3. 3. リサーチャーの仕事 事例紹介
  4. 4. ピッキングロボット (APC’16, CEATEC’16) Amazon Picking Challenge 2016 部門準優勝 4 デモ
  5. 5. 深層強化学習によるドローン制御 (CEATEC’16) 5 デモ
  6. 6. 大規模分散深層学習 (DLSummit’17, GTC’17) 6 デモ
  7. 7. Ponanza Chainer (コンピュータ世界将棋選手権’17) 7  将棋ソフト Ponanza + 深層学習  ガチな将棋ソフトでは初の試み デモ
  8. 8. Chainer 8 ソフトウェア
  9. 9. ChainerRL 9 ソフトウェア
  10. 10. ChainerMN 10 ソフトウェア
  11. 11. Virtual Forward-Backward Networks 論文
  12. 12. Temporal Generative Adversarial Nets 12 論文
  13. 13. Information Maximizing Self Augmented Training 13 論文
  14. 14. なんで、私が PFN に!?
  15. 15. ① 技術力が本当に必要とされる!  深層学習関連分野でリードしていく  フレームワーク開発から産業応用までやる  関連するあらゆることを知り、的確に判断し、 実装・実験をする 例えば:深層学習の論文だけでも  毎日新しい論文が出て来る  その一部は本当に問題を解決し価値に直結する 15
  16. 16. ② 各分野の超エキスパートが集まっている!  機械学習、深層学習、強化学習  コンピュータビジョン  自然言語処理  バイオインフォマティクス  高性能計算・分散システム・ネットワーク  ロボティクス・シミュレーション  データ解析・最適化・異常検知 16
  17. 17. ③ 適度に共通部分がある!  機械学習、深層学習、強化学習  コンピュータビジョン  自然言語処理  バイオインフォマティクス  高性能計算・分散システム・ネットワーク  ロボティクス・シミュレーション  データ解析・最適化・異常検知 17 深層学習 強化学習 Chainer
  18. 18. PFN に居る一番の意義  技術力が本当に必要とされる  各分野の超エキスパートが集まっている  共通の課題で密な連携・情報交換 18
  19. 19. PFN に居る一番の意義  技術力が本当に必要とされる  各分野の超エキスパートが集まっている  共通の課題で密な連携・情報交換 自分が継続して 成長している実感がある!! 19

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