4月19日に開催したPFNオープンハウスの講演資料（秋葉：リサーチャーの仕事）です。

1. リサーチャーの仕事紹介
秋葉 拓哉 | Preferred Networks, Inc.

2. エンジニアとリサーチャー
 明確な住み分けなし、どのプロジェクトでも協力
 論文執筆に参加するエンジニアも居る
 製品に近いコードを担当するリサーチャーも居る
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リサーチャー
エンジニア
先
端
研
究
産
業
応
用

3. リサーチャーの仕事
事例紹介

4. ピッキングロボット (APC’16, CEATEC’16)
Amazon Picking Challenge 2016 部門準優勝
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デモ

5. 深層強化学習によるドローン制御 (CEATEC’16)
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デモ

6. 大規模分散深層学習 (DLSummit’17, GTC’17)
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デモ

7. Ponanza Chainer (コンピュータ世界将棋選手権’17)
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 将棋ソフト Ponanza ＋ 深層学習
 ガチな将棋ソフトでは初の試み
デモ

8. Chainer
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ソフトウェア

9. ChainerRL
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ソフトウェア

10. ChainerMN
10
ソフトウェア

11. Virtual Forward-Backward Networks
論文

12. Temporal Generative Adversarial Nets
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論文

13. Information Maximizing Self Augmented Training
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論文

14. なんで、私が
PFN に!?

15. ① 技術力が本当に必要とされる！
 深層学習関連分野でリードしていく
 フレームワーク開発から産業応用までやる
 関連するあらゆることを知り、的確に判断し、
実装・実験をする
例えば：深層学習の論文だけでも
 毎日新しい論文が出て来る
 その一部は本当に問題を解決し価値に直結する
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16. ② 各分野の超エキスパートが集まっている！
 機械学習、深層学習、強化学習
 コンピュータビジョン
 自然言語処理
 バイオインフォマティクス
 高性能計算・分散システム・ネットワーク
 ロボティクス・シミュレーション
 データ解析・最適化・異常検知
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17. ③ 適度に共通部分がある！
 機械学習、深層学習、強化学習
 コンピュータビジョン
 自然言語処理
 バイオインフォマティクス
 高性能計算・分散システム・ネットワーク
 ロボティクス・シミュレーション
 データ解析・最適化・異常検知
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深層学習
強化学習
Chainer

18. PFN に居る一番の意義
 技術力が本当に必要とされる
 各分野の超エキスパートが集まっている
 共通の課題で密な連携・情報交換
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19. PFN に居る一番の意義
 技術力が本当に必要とされる
 各分野の超エキスパートが集まっている
 共通の課題で密な連携・情報交換
自分が継続して
成長している実感がある!!
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