Fully Connected 2023
Tokyoカンファレンス

生成AI/LLMから画像モデル開発まで、最先端のWandBユーザーから開発手法を学べる半日イベント！

AIの活用に大きな期待がかかる今、私たちML実践者の仕事は社会にとってますます重要な役割を持ちます。実験管理・MLOpsプラットフォームとして、世界の先端を駆ける技術者たちが信頼するWeights & Biasesを使って、AIの未来を一緒に作りましょう！

News (9/27) – トークセッションのタイムテーブルが公開されました！

参加登録
  • 2023年10月11日（水）
  • 東京スクエアガーデン5F 東京コンベンションホール（東京都中央区京橋3-1-1）
  • 会場キャパシティー 500人

Speakers

At weights & Biases Fully ConnecteD TOKYO, OCT 11th, 2023

秋葉 拓哉

Stability AI

シニアリサーチ
サイエンティスト

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石上 亮介

CyberAgent

MLエンジニア

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Evan Cushing

Woven by Toyota

Machine Learning Engineer

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神谷 幸太郎

SyntheticGestalt

CTO

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鈴木 潤

東北大学 データ駆動科学・AI教育研究センター

教授

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徳井 直生

Qosmo Inc.

CEO

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青田 雅輝

株式会社日本経済新聞社

研究員

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井ノ上 雄一

Turing株式会社

シニアリサーチャー

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Carey Phelps

Weights & Biases

Founding PM

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Nir Lubliner

Run:ai

S.Director, Sales and BD APAC

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シバタアキラ

Weights & Biases Japan

カントリーマネージャー

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山本 祐也

Weights & Biases Japan

MLエンジニア

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鎌田 啓輔

Weights & Biases Japan

MLエンジニア

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最先端のML実践者が集まる
スペシャルカンファレンス

At weights & Biases Fully ConnecteD TOKYO ON Oct 11th, 2023 

今年日本展開を開始したWeights & Biasesが国内初のユーザーカンファレンスを開催します。

生成AI・LLM・クリエイティビティ・自動運転・ヘルスケア、AIの活用分野として注目を集める各分野を代表するMLエンジニアと研究者たちは、ML開発から実世界のAIアプリケーションを生み出すために、どのような工夫をしているのでしょうか？WandBを愛用する登壇者たちから、普段は聞く機会のないML開発・運用のベストプラクティスを学べる貴重なイベントです。

Weights & Biasesからは創業時から在籍するプロダクトマネージャーのCarey Phelpsが来日し、
WandBの最新機能と今後のプロダクト・ロードマップを発表します。

 

懇親会ではWandBユーザー同士で、AIの未来を熱く語り合いましょう！

参加登録
  • 00Days
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  • 00Minutes
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会場

東京スクエアガーデン5F カンファレンスセンター

銀座線京橋駅の真上、中央通りと鍛冶橋通りの交差点に位置する大型複合施設。
Weights & Biases Japanのオフィスもこの建物に入っています！

Agenda

講演のアブストラクトは講演者のプロフィールを
クリックしてご確認ください！

1:30

PM

開場

2:00

PM

オープニング - イベント開始

Weights & Biases    シバタ アキラ

2:05

PM

CyberAgentにおける日本語LLMの開発について

CyberAgent    石上 亮介様

2:25

PM

日本経済新聞社におけるWandBの活用例

株式会社日本経済新聞社     青田 雅輝様

2:45

PM

Turingにおける自動運転モデルの開発とW&Bの活用

Turing株式会社    井ノ上 雄一様

3:05

PM

アナウンスメント

Weights & Biases 鎌田 啓輔

3:10

PM

世界の先端AI企業におけるML開発手法と、Weights & Biasesプロダクトロードマップ

Weights & Biases    Carey Phelps

3:35

PM

Sponsor Session: リソースを最適化してAIを加速せよ

Run:ai    Nir Lubliner様

4:05

PM

Woven By Toyota: より安全な移動のためのML技術の開発

Woven By Toyota    Evan Cushing様

4:30

PM

アナウンスメント

Weights & Biases 山本 裕也

4:35

PM

Dagster, Weights and Biases

SyntheticGestalt    神谷 幸太郎様

4:55

PM

AI DJパフォーマンスを通して考える、創造性とAIの未来

Qosmo   徳井 直生様

5:15

PM

休憩

5:20

PM

LLMおよび言語処理研究でのWandB利用例の紹介

東北大学  鈴木 潤様

5:40

PM

LLMの開発は難しい？簡単？Stability AIの現場から

Stability AI    秋葉 拓哉様

6:00

PM

講演終了 - 懇親会スタート

懇親会会場にご移動ください。スポンサー様各社のブースにぜひお立ち寄りください。

8:00

PM

懇親会終了

イベントはこちらで終了です。

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コミュニティー・パートナー

FAQ

frequently-asked questions

Logistics

イベントの開催場所への交通手段を教えてください

会場へのご来場方法の詳細はこちらからご確認ください。

http://wandb.me/jp-fc-venue

飲食の提供はありますか？

カンファレンスアジェンダ終了後の懇親会では、フィンガーフードとお飲み物を用意しています。

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© 2023 Weights & Biases.
© 2023 Weights & Biases.

秋葉 拓哉

Stability AI

シニアリサーチサイエンティスト

プロフィール

東京大学大学院情報理工学系研究科で博士号を取得後、国立情報学研究所で特任助教、PFN機械学習基盤担当VPを経て、現職。Stability AI 入社後は複数の生成基盤モデル構築プロジェクトを手掛ける。共著書に『Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意』（講談社）などがある。

講演タイトル

「LLMの開発は難しい？簡単？Stability AIの現場から」

アブストラクト

世界を驚かせたGPT-3.5やGPT-4には数百人の技術者が関わっています。その開発は非常に複雑で高度であり、そう簡単に実現できないと感じるかもしれません。しかし、現在、オープンなLLMが台頭し、その進化を続けています。LLMの開発は、難しいのでしょうか？それとも、簡単なのでしょうか？GPT-4等の性能はこの進化の延長線上にあるのでしょうか？オープンLLMの開発をリードするStability AIの現場からの視点で、開発の実情や直面する課題についてお話しします。

石上 亮介

CyberAgent

MLエンジニア

プロフィール

2021年 株式会社サイバーエージェント 中途入社。AI事業本部で「極予測LP」の開発、大規模言語モデル（LLM）をはじめとした基盤モデルプロジェクトのリードを担当。画像やテキストを対象としたマルチモーダルなAIの社会実装に従事している。

講演タイトル

「CyberAgentにおける日本語LLMの開発について」

アブストラクト

近年注目を集めているLLM（大規模言語モデル）ですが、日本国内においても活用・開発の両面で盛り上がりを見せています。本講演ではCyberAgentで開発を進めている日本語LLMを題材に、取り組みの中で得られた知見や課題、またWeights & Biasesをどのように活用しているかについてご紹介します。

Evan Cushing

Woven by Toyota

Machine Learning Engineer

A UC Berkeley graduate with dual degrees in arts and science, Evan has always drawn inspiration and positive transfer between the domains. Since launching his career in machine learning in 2015, he has been both a keen observer and active contributor to the rapidly evolving ML tooling ecosystem and the open-source community. In his current role at Woven by Toyota, Evan serves as a Machine Learning Engineer, applying the philosophy of "kaizen" to continuously improve ML systems. His primary focus is on the development of multi-task perception solutions.

神谷 幸太郎

SyntheticGestalt

CTO

プロフィール

京都大学にて数学修士として情報幾何を土台に学習理論を研究。NRIで先端技術の産業応用を目指した実証実験を複数実施。その後、Deloitte Digital に参画し、データサイエンス時代におけるサービスデザインをはじめとして、台頭しつつあった深層学習に関する専門的なコンサルティングを提供。Bayer の Open Innovation チームを経て、創薬と合成生物学を中心にライフサイエンス分野における機械学習及びシミュレーションの可能性を開拓すべく SyntheticGestalt を共同設立。

講演タイトル

「Dagster, Weights and Biases」

アブストラクト

Dagster と Weights & Biases のインテグレーションについて紹介する。Dagster はワークフローのオーケストレーションを行い、シミュレーションや機械学習などといった計算モダリティが多様化する中で、複雑な計算シナリオを統一的かつ一元的に扱えるようにする。SyntheticGestalt では代謝シミュレーションや分子機能予測など、ライフサイエンス領域における応用的なアルゴリズムを多数扱うため、これらのツールを活用している。

鈴木 潤

東北大学 データ駆動科学・AI教育研究センター

教授

プロフィール

2001年から2018年まで日本電信電話株式会社 コミュニケーション科学基礎研究所に研究員（特別研究員）として勤務．2018年，東北大学大学院情報科学研究科准教授に着任し，2020年より現職．2005年奈良先端大学院大学博士後期課程修了 博士（工学）．2008年から2009年までMIT CSAIL客員研究員．2017年より理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員．2020年から2022年までGoogle LLC Visiting Researcher（クロスアポイントメント）．主として自然言語処理，機械学習，人工知能に関する研究に従事．言語処理学会理事，ACL Rolling Review Editors in Chief．

講演タイトル

「LLMおよび言語処理研究でのWandB利用例の紹介」

アブストラクト

WandBにて実験を管理することで，必要な実験設定の取りこぼしや無駄な実験の抑止，実験結果の分析や共同研究者との情報共有など，研究を進める上で様々な場面で作業の効率化ができます．本講演では，Tohoku NLPグループ (大学の研究室) での言語処理研究におけるWandBの活用事例を紹介します．また，LLM勉強会(https://llm-jp.nii.ac.jp)の活動として言語モデルの構築に取り組んでおり，その中でのWandB利用例も合わせて紹介します．

徳井 直生

Qosmo Inc.

CEO

プロフィール

「アートとテクノロジーを通じて人類の創造性を拡張する」をビジョンに掲げ、主にアートや音楽などのクリエイティブ領域においてAI利活用の可能性を広げる作品・ツールの制作や企業R&D案件を多数手掛ける。代表作品のAI DJ他これまでに発表した作品は国際的にも高く評価され、ニューヨークMoMAやロンドンのバービカン・センターなどで展示された。2021年1月、これまでの活動にもとづいて、AI技術と人間の関係性の未来像を提示した『創るためのAI – 機械と創造性のはてしない物語』を出版し2021年度大川出版賞を受賞。

講演タイトル

「AI DJパフォーマンスを通して考える、
創造性とAIの未来」

アブストラクト

現在の生成AIブームの影で、アーティストやクリエイターの仕事や文化そのものに対する影響が懸念されている。 DALL-Eなどのモデルに代表される、人の創作物を総体として模倣して生成するようなあり方が、生成AIの望ましいかたちなのだろうか。講師本人が手掛けるAI音響合成モデルを用いた音楽パフォーマンスを題材に、社会にとって、われわれの文化にとって真に価値のある生成AIのあり方や、AIとともに創作する未来における心構えを提言する。

青田 雅輝

株式会社日本経済新聞社

研究員

プロフィール

2021年、日本経済新聞社に入社。機械学習とアルゴリズムを活用した研究開発業務に主に従事し、プロダクトへの機能実装を含めて幅広く担当している。画像、テキスト、音声、地理情報といった多様なデータソースに興味を持ち、その知識を日々の業務に活かしている。趣味として競技プログラミングやデータサイエンスコンペティションに参加し、AtCoderで水色のレート、KaggleでMasterのタイトルを獲得。

講演タイトル

「日本経済新聞社におけるWandBの活用例」

アブストラクト

日本経済新聞社では多くのデータを保有し、そこから価値を生み出すために様々な研究開発を行っています。 本講演では、日本経済新聞社で行われている研究開発の事例やWandBの活用例をご紹介します。活用例は、論文執筆、自然言語処理、アルゴリズム探索、画像生成など多岐にわたるトピックを含みます。研究開発上の課題点とWandBがどのように問題解決に一役買ったかをご紹介します。

井ノ上雄一

Turing株式会社

シニアリサーチャー

プロフィール

京都大学薬学研究科でPhDを取得。Kaggle Grandmaster。Turingの創業1ヶ月後からインターンとして開発に関与し、2022/4から正社員として本格的にジョイン。現在はBrain Research Teamで完全自動運転の実現に向けて研究中。

講演タイトル

「Turingにおける自動運転モデルの開発とW&Bの活用」

アブストラクト

完全自動運転の実現を目指すTuringは、Driver/Navigatorモデルという戦略を立てています。周囲を認識してリアルタイムに運転を行うDriverモデルと複雑な状況を理解して突破するNavigatorモデル、この2つを組み合わせることで自動運転を実現するという戦略です。この戦略のもと、現状の開発はどのように進んでいるのか、その中でW&Bをどう活用しているかを発表予定です。

Carey Phelps

Weights & Biases

Founding Product Manager

プロフィール

Weights & Biasesの設立プロジェクトマネージャー。スタンフォード大学でのコンピューターサイエンスと、スタンフォード病院ネットワークでのデータサイエンスのバックグラウンドを持ち、Carta Healthcareの共同設立者。 Careyのパッションは、W&Bを通じて機械学習をより多くの人に届け、そして実世界のチームがより優れたモデルをより迅速にプロダクション展開することを支援することです。

講演タイトル

「世界の先端AI企業におけるML開発手法と、Weights & Biasesプロダクトロードマップ」

アブストラクト

ML開発における実験管理においてW&Bは世界をリードするML開発企業から絶大な支持を得てきました。多様なAI企業が開発規模をスケールアップし、デプロイ後のMLOpsやCI/CDを導入していくことを支援していきたW&Bの新機能と、今後のプロダクトロードマップを、W&Bの開発に創業当初から取り組んできたCarey Phelpsがお話しします。

Nir Lubliner

Run:ai

S.Director, Sales and BD APAC

講演タイトル

「リソースを最適化してAIを加速せよ」

アブストラクト

今日のLLMモデルやGenAIのような技術において、多くの組織がAIに大きな投資を行っており、データサイエンスのチームを構築し、これらのAIイニシアティブを実現するための計算リソースを提供しようとしています。 これらのAIモデルは、アプリケーションの展開に関する従来のベストプラクティスとは必ずしも一致しない新しい要件や課題をもたらします。プロダクションでのGPUのオーケストレーションは、新しいツールやワークフローが必要となる追加の課題を持っています。 今日、私たちはRun:aiのユニークなGPUオーケストレーションソフトウェアを使用して、あなたのAIの目標の全てを簡単に達成する方法をご紹介します。

シバタ アキラ

Weights & Biases Japan

カントリーマネージャー

人工知能を使ったデータ・AI活用によるビジネス価値の創出を専門分野とし、オンラインサービス、既存産業各領域、クリエイティブ領域など幅広い分野にて、これまで数百社に及ぶ国内外企業のデータ・AIの利活用を実現してきた。 機械学習自動化プラットフォームのDataRobot日本CEO、AIによる創造性の拡張をミッションとするQosmo, Inc.のCOOなどを歴任し、現在はサンフランシスコを拠点とし、AIエンジニアのための開発・運用プラットフォームを提供するWeights & Biasesのカントリーマネージャー。その他数社の社外取締役・顧問などを務める。

山本 祐也

Weights & Biases Japan

MLエンジニア

プロフィール

東京大学大学院工学系研究科にて有機無機複合材料の研究で博士号を取得。学位取得後、大手化学メーカーにて液晶・タッチパネル関連先端化学材料の研究開発に従事。 その後、大手食品メーカーで機械学習を用いた食品パッケージに関する予測モデリングと最適化に取り組むなど、BtBとBtCいずれにも深い経験を有する。前職DataRobotでは製造顧客担当チームのリーダーとして国内数十社のAI導入を支援。国内で数十人程度のKaggle Grandmasterの一人。

鎌田 啓輔

Weights & Biases Japan

MLエンジニア

京都大学情報学研究科で機械学習を専攻。新卒では因果推論ツールを提供する外資系企業に参画し、ビジネス施策における因果推論に従事。その後、DataRobotにてLead Data Scientistとしてヘルスケアチームのリーダーとしてヘルスケアの企業を中心に国内数十社のAI導入を支援。コロナ禍にはデータに基づく対策方針の決定に資するべく、分析担当・PMとして国立国際医療研究センターと共同で解析プロジェクトを推進し、その結果をもとに論文を執筆。厚生労働省へのレター提出にも参画。因果推論から機械学習、Deep Learningまで行う機械学習エンジニア。

Speaker Name

Company

Position

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