プログラム

2月12日（水）

 9:30          受付開始

10:00-11:30 チュートリアル1-1：野村 悠祐（東北大学金属材料研究所）
ボルツマンマシンの基礎と量子多体問題への応用
[講義資料１]　[講義資料２]　[講義資料３]　[実習用資料]

13:30-15:00 チュートリアル1-2：野村 悠祐

15:30-16:30 今田 正俊（上智大学 / 東京大学）
量子多体問題と機械学習
[講演資料]
16:30-17:30 樺島 祥介（東京大学）
非単調素子を用いた連想記憶モデルの動的平均場解析
[講演資料]

17:45-18:30 パネル討論会
AIと科学の融合：generative scienceに向けて

2月13日（木）

10:00-11:30 チュートリアル1-3 ：野村 悠祐

13:30-15:00 チュートリアル2-1 ：三村 和史（広島市立大学）
ホップフィールド模型の基礎と応用

15:30-16:30 山地 洋平（国立研究開発法人 物質・材料研究機構）
量子物質のための数値分光法とニューラルネットワーク

16:30-17:30 唐木田 亮（産業技術総合研究所）
RBM学習に対するモダンホップフィールド模型の位置づけ
[講演資料]

18:30-20:30 研究交流会（501号室）

2月14日（金）

10:00-11:30 チュートリアル2-2：三村 和史

13:30-15:00 チュートリアル2-3：三村 和史

15:30-16:30 太田 敏博（サイバーエージェント AI Lab）
モダンホップフィールド模型としての Attention, MLP-Mixer
[講演資料]
16:30-17:30 吉野 元（大阪大学）
多層パーセプトロンネットワークによる機械学習の情報統計力学：可解模型とその先
[講演資料]