セミナー情報

【第72回AIセミナー】汎用・効率的かつ安全な画像認識モデルの構築

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深層学習、また基盤モデルの進展により、近年の画像認識技術は急速な進展を見せており、大規模データを用いて学習した基盤モデルを様々なタスクにチューニングすることで高い認識性能が達成されるなど大きな成功を収めています。一方で、学習に用いるデータのバイアスをモデルが学習してしまい、差別や偏った判断による誤りを犯す危険性があることも懸念されています。この様な背景を受けて本セミナーでは、一つ目の講演で基盤モデルによる画像認識モデルの最前線について、二つ目の講演で認識モデル、特にビジョンと言語のマルチモーダルモデルが持つバイアスとその低減手法などについてご紹介いただきます。

名称	【第72回AIセミナー】汎用・効率的かつ安全な画像認識モデルの構築
日時	2023年12月20日（水） 15:00 - 17:00
受付時間	接続可能時間：14:50-17:00
場所	Zoomウェビナーによるオンライン開催 ※お申し込み後に自動配信されるメールにて参加URLをご案内いたします。
定員	500
参加費用	無料
連絡先	人工知能セミナー窓口
注意事項・定員になり次第締切ります。・産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。・講演の録画やアップロードはご遠慮ください。

プログラム

15:00 - 16:00	基盤モデル時代におけるGeneralizable, Efficientな画像認識モデルの構築齋藤邦章（OMRON SINIC X Corporation Senior researcher）
	概要近年、大規模なデータで学習を行った基盤モデルの進歩は様々な研究分野に大きな影響を及ぼしている。大量の学習データを用いているが故に、基盤モデルを初期値としてモデルをチューニングすることによって、様々なダウンストリームタスクで高い精度を得ることができる。このセミナーでは、基盤モデルの成功を後押しした技術の進化と、基盤モデルのチューニングに関する研究分野について解説し、それらの発展が、モデルの汎化性能、チューニング時の学習データ量、計算コストの削減にどう寄与しているのかを、画像認識分野を中心に見ていく。
	略歴 2018年東京大学情報理工学系研究科修士課程卒業。 2023年Boston University Computer Science博士課程終了。 2023年6月より、 OMRON SINIC X Senior Researcher. 講演資料 ai_seminar_ksaito
16:00 - 17:00	AIに潜むバイアス中島悠太（大阪大学データビリティフロンティア機構准教授）
	概要最近、ニューラルネットワークによるモデルがバイアスを持つことが知られてきました。バイアスの多くは、データセット自体の分布のバイアスに起因するものと考えられます。例えば分類タスクでは、クラス分布のバイアスはもちろん、背景やオブジェクトなどの分布のバイアスも考えられます。さらに、モデルはデータセットが持つバイアスを再現するだけではなく、増幅することも明らかになっています。特に性別や人種などの社会的属性が関わると、これらのバイアスは大きな問題になります。本講演では、ビジョンと言語（特に画像キャプショニング）のタスクに注目して、ニューラルネットワークによるモデルが持つバイアスの問題を概観した上で、バイアスの定量化手法や低減手法について説明します。
	略歴 2012年、大阪大学大学院工学研究科博士後期課程修了。同年、奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教。2015年〜2016年、カーネギーメロン大学訪問研究員。2017年より現職大阪大学データビリティフロンティア機構准教授。コンピュータビジョン、パターン認識、自然言語処理、機械学習やその応用に関する研究に従事。博士(工学)。