| 日時(Date) |
2024年 1月 19日 (金) / Fri. Jan. 19th, 2024 4限 (15:10--16:40) / 4th period (15:10--16:40) |
|---|---|
| 場所(Location) | エーアイ大講義室, AI Inc. Seminar Hall （L1） |
| 司会(Chair) | 品川 |
| 講演者(Presenter) | Yusuke TANAKA (NTT Communication Science Laboratories) / 田中 佑典（NTTコミュニケーション科学基礎研究所） |
| 題目(Title) | 物理モデリング・シミュレーションのための深層学習 |
| 概要(Abstract) | 深層学習の発展は目覚ましく，様々な分野において成功を収めている．では，深層学習を用いて， 複雑な物理現象のモデリングやシミュレーションをすることも可能だろうか．このような課題に 対して，近年，情報科学と数理科学の融合による学術横断的な研究が盛んになってきている． 本講演では，本研究分野を概観しつつ、近年注目を集めている「物理学に由来する事前知識を学習 のための帰納バイアスとして活用する方法」に焦点を当て，最新の研究例や今後の研究課題について 解説する． |
| 講演言語(Language) | 日本語 |
| 講演者紹介(Introduction of Lecturer) |