チュートリアル
スケジュール
3月3日（月）
| 時刻 | 409-410会場 | 411-412会場 | 413-414会場 |
|---|---|---|---|
| 10:00-11:30 | [T1] AI研究開発 | [T2] VLM×完全自動運転 | [T3] クラウドDX |
| 13:00-14:30 | [T4] LLM×テーブルタスク | [T5] グラフデータ分析 |
チュートリアル一覧
[T1] 2024年度第2回DBSJセミナー「AIの研究開発への活用について」
| 講演者 | 柿沼 太一（弁護士法人STORIA）、梅津 良昭（株式会社リコー デジタル戦略部 デジタル技術開発センター） |
|---|---|
| 時間 | 180分 |
| 対象 | 生成AIをはじめとするAIの研究開発への活用に興味のある方全般 |
| 概要 |
本セミナーは、「AIの研究開発への利用」をテーマに、データの法的側面と実践的な活用事例を通じてAI技術の現状と将来を考察することを目的としています。まず、柿沼太一氏（弁護士法人STORIA）より、生成AIの訓練データや生成されたデータに関する法的課題とその最新動向について講演いただきます。次に、梅津良昭氏（株式会社リコー）より、業務特化型AIモデルをAWSを用いて短期間で構築した事例やその活用方法についてご紹介いただきます。さらに、企業あるいは大学関係者の方に、アイデア創出や日常業務などにおける活用事例についてお話しいただく予定です。最後に、講演者の方々とDBSJ会長を交えたパネルディスカッションを通じて、AIの研究開発における現状の課題や今後の方向性について議論を深めます。本セミナーを通じて、AI技術の応用可能性とその課題への理解を促進することを目指します。 |
[T2] Vision Language Modelと完全自動運転AIの最新動向
| 講演者 | 髙橋 翼（Turing株式会社） |
|---|---|
| 時間 | 90分 |
| 対象 | 学部4年生レベル |
| 概要 | Vision Language Model（VLM）は膨大な視覚データと言語データで作られた生成モデルの一種であり、与えられた動画像に対してキャプショニングなどのタスクをこなすことができる。VLMを応用することで物理世界から観測した画像に対して自然言語によるクエリが可能となり、物理世界に紐づく知識を検索したり、物理世界の状況を分析したり、といったことが可能となる。このようなVLMやマルチモーダルAIの発展によって、完全自動運転AIといったEmbodied AIやそれらによるAI Agentの実現に期待が寄せられている。本チュートリアルでは、VLMの基本と応用、信頼性を担保するための取り組みについて紹介する。さらに、自動運転への応用に関して、VLMを活用した研究事例、Vision Language Action ModelやWorld Modelといった最新のモデルについても紹介する。 |
[T3] デジタルトランスフォーメーション（DX）を支えるクラウドネイティブ技術者になるには
| 講演者 | 松浦 聖平（LINEヤフー株式会社）、佐竹 陽一（株式会社サーバーワークス）、藤井 皓平（株式会社デンソー／東京都立大学）、横山 昌平（東京都立大学／クラウド技術者養成協会理事長）、土田正士（東京都立大学／クラウド技術者養成協会） |
|---|---|
| 時間 | 90分 |
| 対象 | クラウドネイティブ技術のいまとこれからを知りたい学部生・院生そして教員 |
| 概要 | クラウドがデジタルトランスフォーメーション（DX）を支える情報システムの中核として、生成AIのような先駆的なテクノロジーに対応したり、デジタル主権を実現するためのソブリンクラウドを提供するなどクラウド環境に注目が集まっています。 その中でも、単一のクラウドに依存するのではなく、複数のクラウドを棲み分けて活用するマルチクラウド環境にも対応する必要性が出ていますが、クラウドサービス各社がクラウドネイティブ技術を駆使してアーキテクチャー設計やシステム運用などを飛躍的に容易化しつつ、可搬性、柔軟性を高めています。 本チュートリアルでは、最前線でクラウドサービス提供を実践されている立場からクラウドサービスのリアル、クラウドネイティブ技術の活用と実践、クラウド技術者を目指す学生へのアドバイスなど多岐に渡るトピックスを語っていただきます。 対象とする技術レベルは情報系の大学生・大学院生です。 |
[T4] LLMのテーブルタスクへの活用
| 講演者 | 董 于洋（日本電気株式会社） |
|---|---|
| 時間 | 90分 |
| 対象 | 大学院1年レベル、LLMに関する研究者 |
| 概要 | 本チュートリアルでは、表形式データに対するLLMの応用に焦点を当て、テーブル理解、テキストからSQLへの変換、表形式データの前処理など、様々なテーブル関連するタスクについて以下の5つの基本技術にを分けてLLMによる手法を詳しく解説します。 - Prompting - Fintuning - RAG (Retrieval-augmented generation) - LLM Agent - VLM (Vision-Language Model) 本チュートリアルを通じて、LLMを活用した表形式データ処理について基礎的な理解を深めるとともに、この分野における最新の研究動向を把握することができます。 https://dongyuyang.github.io/tableLLM-tutorial/ |
[T5] 公平なグラフデータ分析のすゝめ。
| 講演者 | 佐々木 勇和（大阪大学） |
|---|---|
| 時間 | 90分 |
| 対象 | 大学院1年レベル |
| 概要 | 人工知能による社会的差別が大きな問題となっている。グラフデータは多様な現象やシステムに用いることができるデータ構造であり、知識ベースや、ソーシャルネットワーク、引用関係など広く使われている。グラフデータにおいても社会的なバイアスが含まれており、公平性に関する研究が進んでいる。本チュートリアルでは社会問題となった事例、公平なデータ分析の基礎、公平なグラフデータ分析技術、およびオープンプロブレムについて説明する。 |
チュートリアル募集
DEIM 2025では，現時点で注目されている，または，注目され始めている研究分野やそれらを支える基礎技術を紹介いただくことによって，学会参加者の基礎知識を短時間でアップデートしていただくことを目的としてチュートリアルを企画いたします．
DEIM 2025では，チュートリアル提供者を広く募集いたします．DEIMに関連するトピックもしくはその周辺の分野に関する内容を選定いただきご講演をお願いいたします．大学，研究所，企業など様々な方の応募を期待いたします．学生さんからの応募も歓迎します．広告に属するものや，一般研究発表における発表が適切だと思われる内容は本チュートリアルでの対象とはしません．
チュートリアルは，2025年3月3日（月）の午前（10:00～11:30）および午後（13:00～14:30），会場で開催する最初のイベントとして行われる予定です．主に現地会場での発表を想定しておりアーカイブの配信も予定しております．
応募内容はDEIM幹事団において審査を行い数件程度を採択します．この審査では，どれだけ多くの参加者が興味を持つか，参加者にとって有益であるかなどを評価の指標とし，新規性は評価対象としません．
募集スケジュール
日程の詳細は次のとおりです．
- 2024年12月18日（水）講演情報提出締切
- 2025年1月8日（水）採否通知
- 2025年2月24日（月）講演資料提出締切
- 2025年3月3日（月）チュートリアル当日
- 2025年3月19日（水）最終資料提出締切
採択されたチュートリアルの概要や内容等を記した資料は，講師の方の許可を得た上でDEIM2025のWebページに掲載されます．ご専門の分野に関するチュートリアルを行っていただくことで，分野を盛り上げていただきたく，ぜひご応募をご検討ください．
応募方法
募集は終了いたしました．応募フォームよりお申し込みください（締切：2024年12月18日）．