お酒を飲みながら、最近の深層学習関連の論文をゆる〜く紹介し、ゆる〜く議論する会です。
「機械学習とか深層学習とか気になっているけど論文読むとか実装するとかきついな」という方々に参加いただいて、色々議論できるといいなと考えています。

普段あまり論文を読まない方や学生さんも、どしどしご応募ください。

今回は昨今の状況を考え、オンラインイベントとさせていただきます。イベントへの参加方法については、後日参加者の皆さんにメールさせていただく予定です。

今回のテーマは「Responsible AI（責任あるAI）」

発表者には、Responsible AIに関する論文を紹介して頂きます。

近年のAI関連研究の著しい進展により、医療や金融など様々な分野でAIが活用されるようになりました。一方で、深層学習をはじめとする機械学習ベースのAIでは、データセットに依存して一部のユーザがその恩恵を受けられないという公平性の問題や、モデルのブラックボックス化によりどうしてそのような挙動したのかということが分からないという説明性の問題などが指摘されます。その他にもAIを社会で活用していく為にはAIを活用したシステムのセキュリティや安全性、プライバシーなど様々なことを考慮した実装が求められています。

こうしたモデルの性能以外の要件も考慮した、安心して社会で活用することのできるResponsible AI（責任あるAI）を開発するための様々なアプローチがGoogleをはじめとして様々な企業で検討され、各社ガイドラインの公開などを行なっています。
各社のResponsible AIに関する取り組みをまとめたガイドラインについて発表いただいても構いませんし、Responsible AIの開発のために必要な各要素を深掘りしたものについての発表もWelcomeです。

発表者も「ガチ勢」である必要はありません。これを機に論文読めるようになりたい！という方も大歓迎。 一度発表していただくと次回以降優先的に参加できますので、是非発表してください。

ゆるふわ枠について

以前の飲み会で「論文読むの初心者なので、20分だと長過ぎるし、本気の質問がくるとドキドキしてしまう」というフィードバックをいただきましたので、以下のような「ゆるふわ枠」を設定しています。できるだけ気軽に登壇できる雰囲気を作りたいと思いますので、ぜひ発表にチャレンジしてみてください。

1. 論文発表に慣れていない方優先
2. 深層学習関連という以外、テーマは絞らない(今回の場合、エッジ技術とは関係のないテーマでもOKです)
3. 発表時間は通常の半分の10分
4. 論文を読みきれなくてもOK。わからなかったところは参加者に質問してください。 (これは通常の発表枠でもOKです)

参考資料

どこで論文を探したらよいかわからないという方は下記のリンクを参考にしていただければと思います。

• https://paperswithcode.com/sota
  機械学習系の論文と実装をわかりやすくまとめてくれているサイトです
• https://github.com/arXivTimes/arXivTimes
  機械学習関係の論文を調査し、共有するためのリポジトリです。
• https://github.com/dennybritz/deeplearning-papernotes
  メジャーどころの論文をリストにしてくれています

また今回はテーマの範囲がわかりにくいと思われますので、どういう論文を読んだらいいか分からないという方は以下にいくつかピックアップいたしましたのでそこから選んでいただいても構いませんし、参考にしてみてください。

• ガイドライン等
  Responsible Development of AI
• 公平性
  KDD'19 Fairness Tutorial（チュートリアルの引用論文）
• 説明性
  「NN論文を肴に酒を飲む会 #9」のテーマが「Deep Learningの説明性」だったので参考にしてみてください。
• セキュリティ・安全性
  Concrete Problems in AI Safety
  On Evaluating Adversarial Robustness
• プライバシー
  Scalable Private Learning with PATE

タイムスケジュール

飲み会なので、大幅に前後することがあります

TFUG について

TensorFlow User Group (TFUG) は有志による TensorFlow のコミュニティです。

TensorFlow を使っている人、他のフレームワークを使っているけれど TensorFlow にも興味がある人、現在 TensorFlow を使っていないけれど興味がある人など、所属や肩書は問わず、様々なバックグラウンドを持つ人に参加して頂けると嬉しいです。

• ウェブサイト: http://tfug.jp
• slack: tfug.slack.com
• Facebook グループ: https://www.facebook.com/groups/178559235921208/

行動規範

TFUG は以下の行動規範に従います。

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