Academic

尾形哲也先生＠早大/産総研

• 2017/10/23ディープラーニングの実世界応用と今後の可能性
  http://www.datascientist.or.jp/symp/2017/pdf/h2_ogata.pdf
• 2017/5/15 ディープラーニングのロボティクス応用の可能性
  https://pdf.gakkai-web.net/gakkai/ieice/icd/html/2017/view/I_01_02.pdf

ボレガラ ダヌシカ先生＠英国リバープール大

• 2015/4/12 ディープラーニングチュートリアル応用編 大規模データから単語の意味表現学習 word2vec (Youtube動画)

牛久祥孝先生＠東大

• 2017/03/12 Deep Learning による視覚×言語融合の最前線
  https://www.slideshare.net/YoshitakaUshiku/deep-learning-73499744
• 2016/8/1 画像キャプションの自動生成@MIRU2016
• 2015/5/30 Curriculum Learning

山下隆義先生＠中部大学

• 2018/3/20 深層強化学習と活用するためのコツ https://www.slideshare.net/Takayosi/rltutorial-91261960
• 2017/12/17 畳み込みニューラルネットワークの研究動向 https://www.slideshare.net/ren4yu/ss-84282514
• 2017/9/30 Chainer MN，◯◯台で使ってみました https://www.slideshare.net/Takayosi/usingchainermn
• 2017/4/23 ディープラーニング基礎講座
• 2016/11/17 ディープラーニングの画像認識応用
• 2016/11/2 ディープラーニングの基礎と画像認識への応用
• 2016/6/22 ディープラーニングによる画像認識と応用事例@DeepLearningDay2016
• 2016/6/15 ディープラーニング　〜画像認識と自動運転に向けた応用〜@IEEE ITSS名古屋支部
• 2015/8/19 NVIDIA Seminar：ディープラーニングによる画像認識と応用事例
• 2015/4/21 Deep Learningの基礎と応用事例
• 2014/7/21 MIRUチュートリアル：Deep Learning ~使いこなすために知っておきたいこと~

中山英樹先生＠東大

• 2016/7/2 マシンパーセプション研究におけるChainer活用事例@Chainer Meetup#03
• 2016/6/1 ディープラーニングの発展と最新動向@画像電子学会
• 2015/9/30 ディープラーニングの基礎技術と今後の課題・展望　～画像認識分野を中心に～
• 2015/6/9 SSII2015チュートリアル Deep Learningによる画像認識革命　ー歴史・最新理論から実践応用までー
• 2015/4/14 ディープ・ラーニングと 画像処理・画像解析セミナー　〜黒魔術からの脱却に向けて〜
• 2014/10/31 Deep Learningと画像認識　～歴史・理論・実践～

岡谷貴之先生＠東北大

• 2016/7/30 ディープラーニング@ITEJ 映像情報メディア学会誌, Vol. 68 (2014) No. 6 p. 466-471
• 2016/1/20 深層学習とその画像認識への応用に関する最近の研究動向@ ACSI2016
• 2015/4/1 ディープラーニングと画像認識 : 基礎と最近の動向(<特集>ニューロサイエンスと数理モデリング)@ORSJ オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学 60(4), 198-204, 2015-04-01
• 2013/11/12 画像認識分野でのディープラーニングの研究動向@IBIS2013
• 2013/1/23 ディープラーニング チュートリアル（もしくは研究動向報告）@CVIM

庄野逸先生＠電通大

• 2016/3/29 Deep Learning の理解と展望：専門講習会『ディープラーニング --基礎から実践へ--』
• 2015/8/3 いま何故DeepLearningなのか？
• 2015/8/3 ニューラルネット：基礎から応用へ
• 2014/12/8 ディープラーニング：階層型Neural Netの温故知新
• 2014/7/26 Deep Learning勉強会(2)
• 2014/7/5 Deep Learning勉強会(1)
• 2013/9/25 Deep Learningによる画像処理

田中正之先生＠東工大

• 2015/8/12 Restricted Boltzmann Machinesの 基礎と実装 ～RBMを応用した事前学習とDNN学習～

Company

山口さん＠サイバーエージェント

• 2017/12/11 Caffe2によるディープラーニングの基礎と実践 rev 1.1 https://www.slideshare.net/KotaYamaguchi1/caffe2-83846311
• 2017/10/29 Computer Vision meets Fashion https://www.slideshare.net/KotaYamaguchi1/computer-vision-meets-fashion
• 2017/1/23 Caffeで始めるディープラーニング

Cloud Solutions Architect at Google

• 2017/3/21 Googleにおける機械学習の活用とクラウドサービス by Etsuji Nakai
• 2017/3/24 Introducton to Convolutional Nerural Network with TensorFlow by Etsuji Nakai
• 2016/12/27 TensorFlowプログラミングと分類アルゴリズムの基礎 by Etsuji Nakai
• 2016/11/17 TensorFlowによるニューラルネットワーク入門 by Etsuji Nakai
• 2015/4/11 機械学習概論　講義テキスト

Recreation Lab

• 2017/4/21 InfoTalk 第100回 「CNNによる物体認識入門 ― CNNの基礎的な仕組みと、物体検出・セグメンテーションでの応用」by 林昌希

ABEJA

• 2016/9/24 Deep Learning 勉強会 パラメーターチューニングの極意
• 2016/4/17 Deep Learningライブラリ 色々つかってみた感想まとめ

ドワンゴ

• 2015/9/15 汎用人工知能の研究最先端を マップで読み解く ー 深層学習ブームの次に来るもの ー by 山川宏

リクルート

• 2017/2/10 リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
• 2016/12/6 リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI／ディープラーニング」活用のリアル
• 2016/11/29 リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
• 2016/9/21 リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
• 2016/9/5 リクルートはいかにして、ディープラーニング（深層学習）の導入を成功させたか
• 2015/12/15 リクルート式　自然言語処理技術の適応事例紹介

DeNA

• 2018/6/13 コンピュータビジョン技術の実応用とビジネス@SSII2018
  https://www.slideshare.net/ren4yu/ss-102277628
• 2018/4/16 画像検索今昔物語 https://www.slideshare.net/ren4yu/image-retrieval-overview-from-traditional-local-features-to-recent-deep-learning-approaches
• 2017/12/17 畳み込みニューラルネットワークの研究動向 https://www.slideshare.net/ren4yu/ss-84282514
• 2016/8/9 DeNAにおける機械学習・深層学習活用@ DeNA TechCon for Student 2016
• 2015/9/25 DeNAにおける自然言語処理活用@NLP若手の会 YANS2015 第10回シンポジウム

PFN / PFI

• 2017/2/14 実世界の人工知能@DeNA TechCon 2017 by 岡野原 大輔
• 2017/1/19 最新の⼈⼯知能技術とその応⽤ ～⾃動⾞、ロボット、バイオヘルスケア〜 @ Aiカンファレンス 2017 by 岡野原 大輔
• 2016/11/17 深層学習は 世界をどのように変えられるのか@IBIS2016 by 岡野原 大輔
• 2016/9/29 IIBMP2016 深層生成モデルによる表現学習 by 岡野原 大輔
• 2016/8/1 深層学習フレームワークChainerの開発と今後の展開@MIRU2016 by 得居誠也
• 2016/7/20 Introduction to Chainer @ Tokyo Univ. by 得居誠也
• 2016/7/15 Chainer Meetup #03 by Preferred Research
• 2016/3/20 Overview of Chainer and Its Features @ Deep Learning Tokyo by 得居誠也
• 2016/3/20 Deep Learning in real world @ Deep Learning Tokyo by 岡之原大輔
• 2016/1/15 ディープラーニングの最新動向@NVIDIA Deep Learning Day 2016 by 岡之原大輔
• 2016/1/4 Chainer Meetup #01 by Preferred Research
• 2015/12/4 Chainerチュートリアル -v1.5向け- @ ViEW2015 by 奥田遼介
• 2015/10/19 Chainer Meetup #0 by Preferred Research
• 2015/9/17 Deep Learningの基礎と応用@FIT2015 by 得居誠也
• 2015/9/1 言語と知識の深層学習@認知科学会サマースクール by 海野 裕也
• 2015/9/1 ディープラーニングの導⼊とディープラーニングフレームワーク Caffe・Chainerの紹介@日本神経回路学会セミナー「DeepLearningを使ってみよう！」 by 大野健太
• 2015/8/19 ディープラーニングフレームワークChainerの紹介と分散深層強化学習によるロボット制御 by 奥田遼介
• 2015/6/18 Introduction to Chainer: A Flexible Framework for Deep Learning　 （Ustream録画）
• 2015/6/9 ディープラーニングが活かすIoT by 岡之原大輔
• 2015/5/26 ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題by 大野健太
• 2015/1/23 深層学習時代の⾃然⾔語処理 by 海野 裕也
• 2015/1/12 ディープラーニングが活かすIoT@Incerop2015 by 岡之原大輔
• 2014/10/29 Recurrent Neural Networks by 得居誠也
• 2014/8/26 Deep Learning 実装の基礎と実践@日本神経回路セミナー by 得居誠也
• 2014/1/30 Deep Learning技術の今@全脳アーキテクチャ勉強会
• 2013/6/6 Deep learningの技術と未来 by 得居誠也
• 2013/5/30 一般向けのDeep Learning by 岡之原大輔
• 2013/5/22 機械学習の理論と実践@SACSIS2013チュートリアル講演 by 岡野原 大輔

NVIDIA Japan

• 2016/7/22 GTC 2016 ディープラーニング最新情報
• 2016/7/22 エヌビディアのディープラーニング戦略 TESLA P100 & NVIDIA DGX-1
• 2016/7/21 エヌビディアが加速するディープラーニング ～進化するニューラルネットワークとその開発方法について～
• 2016/4/28 GTC 2016 ディープラーニング最新情報
• 2016/4/28 GTC 2016 基調講演からディープラーニング関連情報のご紹介
• 2016/4/26 NVIDIA Deep Learning SDK を利用した画像認識
• 2016/4/26 エヌビディアが加速するディープラーニング～進化するニューラルネットワークとその開発方法について～
• 2016/1/15 エヌビディアのディープラーニング戦略
• 2916/1/15 拡がるディープラーニングの活用
• 2015/9/18 エヌビディア GPU が加速するディープラーニング
• 2015/9/18 ディープラーニング最新技術情報~cuDNN 3、DIGITS 2、CUDA 7.5のご紹介~
• 2015/8/19 なぜGPUはディープラーニングに向いているか
• 2015/8/19 エヌビディア GPU が加速するディープラーニング
• 2015/1/15 ディープラーニング最新動向と技術情報

その他

• 2015/1/23 ディープラーニング徹底活用 －画像認識編－
• 2015/1/30 Deep Learningで物体検出 ～CaffeとBINGでR-CNN～CV勉強会＠関東 by 皆川卓也
• 2014/7/2 画像認識のための深層学習
• 深層学習基本語彙( 40 分で!図付き!)
• ニューラルネットワークと深層学習(和訳)
• ニューラルネットワークと深層学習
• DeepLearning.jp 資料

おまけ

• -SSIIの技術マップ- 過去•現在, そして未来 ［領域］認識