[image 04067] 第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) 発表募集 2020/09/07(月) - 2020/10/11(日)

武田 翔一郎 shoichiro.takeda.us @ hco.ntt.co.jp
2020年 9月 1日 (火) 18:47:46 JST


image-ML の皆様



NTT研究所の武田と申します.



第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) の発表募集案内がありましたので,転送いたします.

以下詳細になります,よろしくお願いいたします.



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image-ML の皆様、



第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) のプログラム委員を務めております坂上と申します.

IBIS2020 の発表募集案内をお送りします.

COVID-19の影響により,IBIS2020は初のオンライン形式での開催となります.

(学生を除く)一般参加が有料となること,ポスターの代わりに録画での発表になるなど,前年度と比べて大きな変更点がありますが,これまでのIBISと同等の体験ができるよう様々な工夫を凝らしました.

皆様からの発表申し込みをお待ちしております.



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第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) 発表募集

http://ibisml.org/ibis2020/cfp/

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日程・場所

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* 開催日程:

       * チュートリアル:11月23日(有料)

       * ワークショップ:11月24日〜26日(有料)

* 参加費(予定):

       * 一般:5,000 円(税込み,チュートリアルおよびワークショップを含む)

       * 学生:無料

*開催場所:

  *オンライン(プラットフォームに関しては後ほどホームページにて発表予定)

*ホームページ: <http://ibisml.org/ibis2020/>



一般投稿発表

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統計数理,情報理論,統計物理学,統計的機械学習,信号処理,音声処理,音楽情報処理,自然言語処理,画像処理,データマイニング,バイオインフォマティクスなど,広く機械学習に関わる分野に関する発表を募集します.

全日程オンラインで開催し,すべての発表は論文投稿なし・動画プレゼンとします.

今年はプログラム編成の都合により発表申込件数の上限を200件とします.

発表申込件数が条件に達した場合,早期に発表申込受付を終了します.



### 表彰



優れたポスター発表に対してベストプレゼンテーション賞,学生優秀プレゼンテーション賞を授与します.



発表申し込み

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IBIS2020は例年とは発表形式が大きく異なります。

詳しくは以下をご覧ください。

http://ibisml.org/ibis2020/presentation/



IBIS2020にて発表頂くには発表申込と参加申込の双方が必要です.

       * 発表申込:下記URL [1](申込期間:2020/09/07(月) 〜 2020/10/11(日))

       * 参加申込:準備中

IBIS2020ではすべての発表はプレゼン動画を提出して頂きます.

       * 動画提出フォーム:下記URL [2] (提出期間:2020/10/12(月) 〜 2020/11/08(日))

       * 動画作成案内  :下記URL [3]

お申込みに関してご質問のある場合は ibis2020 @ ibisml.org までお問い合わせ下さい



[1] https://forms.gle/joZFukBk7yMwxEP46

[2] https://forms.gle/7R9aFC9myAxJLc487

[3] http://ibisml.org/ibis2020/movie



プログラム

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### ワークショップ招待講演



* 現段階では内容未定

       * 詳細に関しては参加申込時までにホームページ上で公開予定です



### ワークショップ企画セッション



* 日時: 11月24日(火) 〜 26日(水)

* 内容:(企画名は仮題です)

       * 機械学習の信頼性

       * グラフとアルゴリズム

       * 学習理論

       * 機械学習応用のフロンティア



### ワークショップ一般投稿発表



* すべての発表は事前に提出頂いたプレゼン動画(5〜10分)で行います.

* プレゼン動画の内容・作成に関しては公式ホームページをご覧ください.

* 2020/11/23(月) 〜 2020/11/30(月) の期間,すべてのプレゼン動画は参加登録者のみに公開されます.

* 2020/11/24(火) 〜 2020/11/26(水) 
の期間,上記とは別に参加者がリアルタイムで聴講する一般セッション(パラレル)を開催します.



### 懇親会



今年度は懇親会は予定しておりません.



###  チュートリアル(有料,要事前登録)



* 日時: 11/23(月)

* 内容:(題目は仮題です)

       * 深層強化学習入門

       * 統計的因果推論入門

       * kaggle・実践データ解析入門

       * バンディット入門



主催・共催

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* 主催

         電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会



委員

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*実行委員会

       * 神嶌 敏弘(産総研):実行委員長

       * 城 真範(産総研) :懇親会担当

       * 佐久間 淳(筑波大学) :ローカル担当

       * 馬場 雪乃(筑波大学) :ローカル担当



*プログラム委員

       * 石畠 正和(NTT):プログラム委員長

       * 南 賢太郎(PFN):チュートリアル担当

       * 林 浩平(PFN):一般担当

       * 藤井 海斗(NII):一般担当

       * 坂上 晋作(東京大学/NTT):一般担当

       * 福地  一斗(筑波大学/AIP):オンライン担当

       * 大塚 琢馬 (NTT):オンライン担当

       * 二反田 篤史 (東京大学/AIP/さきがけ):企画担当

       * 原 聡(大阪大学):企画担当

       * 牛久 祥孝(オムロンサイニックエックス):企画担当

       * 唐木田 亮(産総研):企画担当

       * 上田 隼也(Mercari):企画担当

       * 河瀬 康志(東京工業大学):企画担当

       * 横井 祥(東北大学):交流担当



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問い合わせ先

IBIS2020事務局 <ibis2020 @ ibisml.org>





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