【外部主催勉強会】AI最新論文読み会2022年4月【オンライン・Zoom配信】〜Arxivで直近1ヶ月人気の論文まとめ

【外部主催勉強会】AI最新論文読み会2022年4月【オンライン・Zoom配信】                   
〜Arxivで直近1ヶ月人気の論文まとめ
主催 : 大阪市立大学    健康科学イノベーションセンター
＊当チャネルからのご紹介、ご参加も恒例となってまいりました。来月も実施いただけますのでこちらでもご案内いたします。毎回当チャネルからも複数の方にご参加いただき主宰の植田先生からも是非皆様のお役に立てればと謝意をいただいております。今回もより多くの方にご参加いただければと存じます。

*当イベントは主催 : 大阪市立大学    健康科学イノベーションセンター様が開催されておられる勉強会です。CDLE内での案内もご許可いただいておりますが、こちらからお申し込みください。
https://deeplearning-b.connpass.com/event/241247/

＊Slack #cafe-medicalでもご案内しております。

AI最新論文読み会2022年4月【オンライン・Zoom配信】 (2022/04/06 19:00〜) 

主催者からのご紹介

概要
Arxivのここ1ヶ月に出された最新論文をreview する勉強会です。月例の勉強会で、その様子をオンライン生配信しています。技術寄りのAI勉強会ですが、知識のアップデートのみだけでなくメンバー間の共有も目的としていますので、特に AI初学者の当研究室メンバーの質問を受けながら進行 します。

エキスパートの知識のアップデートのみではなく、医療者やエンジニアのAI教育の両面を兼ねた勉強会を目指しています。

ひとりで新しいAI系の論文を常に学び続けるのは難しいと思ったことからこの勉強会がはじまりました。論文で発表された知識を医療に活用できないかと思っていますので、合間合間に活用方法について雑談したりもしています。

参加・視聴枠について
新しい論文を調べてきて発表する「演者」 がいて、AI勉強会の「参加者（オンライン）」が好きなタイミングで疑問をぶつけ、意見交換し、 「視聴者（オンライン）」はその様子を聞いている というイベントです。もし、現在「視聴者」枠のみなさんで、 顔出しOKな方で質問などしたいと思っていただいた方は、「参加者」枠 にご登録ください。

演者が視聴者を意識しすぎずに、知識の共有ができればよいなと思っていますので、参加者の会話・質疑を重視させてもらいます。視聴者からの質問には全てはお答えできないことをあらかじめご了承ください。要するに、自分たちの勉強会をダダ漏れさせるイメージでの開催とさせていただいています。

目的
AIエキスパートの知識をUpdateすること
AI初学者のエンジニアの知識の底上げすること
AIの医療応用方法を考えること

方法
Arxivのここ１ヶ月の最新論文をざっと把握し、そのうちから論文1本をピックアップし、それについて解説します。その話をツマミにしつつ、AIの応用についてざっくばらんに雑談します。
全部の論文を詳しく共有することは時間的にも労力的にも困難ですので、「そんな論文がでたんかー」というのを感じながら、なにか自分のプロジェクトに使えそうなものをみつけて「あの論文面白そうだったから読みに行こうかな」というものを探しに来る感じのイメージが近いです。
具体的には、演者の発表は下記様式に従います。より詳細が知りたい場合は、過去のイベントページに添付のプレゼンを御覧ください。

様式
①1ヶ月間で20本のArxivのAbstractまとめ
Arxiv sanity(アーカイブのまとめサイト)の1ヶ月分のtop hype(バズった論文)10本、top recent(読まれた論文)10本の合計20本のAbstractを演者が翻訳・紹介します。演者はそれぞれの論文の内容についてもAbstractの内容が理解できる程度には、内容に目を通していますのでなんとなくの受け答えはできます。しかし、詳しい内容まで読み込んでない場合も多いことはご了承ください。

②興味深かった論文1本をpick up
演者は特に興味深かった1本の論文に絞って深く読み込んできます。その内容や応用について議論できそうな論文とします。まとめの論文というよりは、新たなネットワークや技術といった内容の論文が好まれます。

こんな人にオススメ
AIの最先端を受動的にアップデートしたい人
AIを取り入れたい医療者・研究者・企業
だいたいのタイムスケジュール
(特に発表のところは長さはよくかわります。)

19:00~19:05 趣旨説明＆自己紹介
19:05〜20:30 Arxiv1ヶ月まとめ発表
20:30〜 質疑応答

参加者条件
AIに興味のある医療者・エンジニア
1冊以上Deep learning(やAI)の本を読んだことがある方