開催日：2023/11/02～2023/11/03
数値解析と機械学習の協同が拓く新時代の数理科学｜2023a014
カテゴリー：イベント
タグ：
開催概要
- 開催方法：九州大学 伊都キャンパスとZoomミーティングによるハイブリッド開催
- 開催場所：九州大学 伊都キャンパス ウエスト1号館 D棟 4階 IMIオーディトリアム（W1-D-413）
- 主要言語：日本語
- 主催：九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
- 種別・種目：若手・学生研究-短期共同研究
- 研究計画題目：数値解析と機械学習の協同が拓く新時代の数理科学
- 研究代表者：磯部 伸（東京大学大学院数理科学研究科・博士課程一年）
- 研究実施期間：2023年11月02日（木）～ 2023年11月3日（金・祝）
- 公開期間：2023年11月02日（木）～ 2023年11月3日（金・祝）
- 研究計画詳細：https://joint1.imi.kyushu-u.ac.jp/research_chooses/view/2023a014
プログラム
11月2日（木）
13:00-14:00
磯部 伸（東京大学）
微分方程式論と深層学習間の相互作用の活性化に向けて
※２日目（11/3）の最初の講演がこちらに変更となりました
14:00-15:00
越塚 毅（東京大学）
Schrödinger Bridge問題に基づく拡散生成モデル学習
15:00-16:00
中井 拳吾（岡山大学）
機械学習モデルの力学系解析
16:00-17:00
江藤 徳宏（東京大学）
深層学習による界面発展方程式の数値計算について
11月3日（金・祝）
13:00-14:00
井上 大輔（株式会社豊田中央研究所）
大規模マルチエージェントシステムの制御のための平均場モデルとその数値計算
※1日目（11/2）の最初の講演がこちらに変更となりました
14:00-15:00
谷口 隆晴（神戸大学）
深層物理モデルにおける数値解析技術の応用について
15:00-16:00
橋本 悠香（NTTネットワークサービスシステム研究所）
C*環によるニューラルネットワークパラメータの一般化
16:00-17:00
堀江 正信（株式会社RICOS）
物理現象の性質を満たす機械学習モデルによる偏微分方程式ソルバ
申込方法
事前申込制（組織委員，講演者のかたも登録が必要です）
参加無料
定員になり次第，参加登録を締め切らせていただく場合がございます.
＼下記URLより参加登録をお願いいたします／
Zoom（オンライン）からご参加の方
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参加登録後に件名［九大IMIより］Zoom用URLのお知らせというメールがimikyoten@gmail.comから自動配信されます．
届いていない方は，お手数をおかけしますがもう一度ご登録いただくか下記にメールにてご連絡をお願い申し上げます．
（迷惑メールフォルダもご確認お願いいたします）
＜九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 共同利用・共同研究拠点事務室＞
imikyoten(at)jimu.kyushu-u.ac.jp
(at)を@に変更してください
Zoomについて
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すでにインストールされている方は最新版にアップデートをお願いいたします．
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パソコンやスマホへのインストール方法は下記をご参照ください．
https://zoom.nissho-ele.co.jp/blog/manual/zoom-install.html