| 日時(Date) | 2022年1月11日（火）3限（13:30--15:00) Tue. Jan. 11th, 2022, 3rd period (13:30--15:00) |
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| 場所(Location) | online | |
| 司会(Chair) | TBA | |
| 講演者(Presenter) | Dr. Masashi Okada (Panasonic) / 岡田 雅司（パナソニック株式会社） | |
| 題目(Title) | 微分可能性と不確実性を考慮した機械学習と産業応用 | |
| 概要(Abstract) | 「微分可能性」および「不確実性」は昨今、そして、これからの機械学習技術を支える非常に重要な概念である。 本講義では、本概念についての基礎と応用について講師の研究成果を交えながら紹介し、ロボット制御・自動監視などの産業応用への期待について議論する。 本講義により、柔軟で表現力の高い機械学習モデル設計に対する知見、ならびに、モデルの後段（すなわちアプリケーション）を意識した設計技術の習得を目指す。 | |
| 講演言語(Language) | 日本語 | |
| 講演者紹介(Introduction of Lecturer) | TBA |