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データサイエンティスト協会が11thシンポジウムを開催、ChatGPTやVTuberなど最新トレンドを網羅

text: XEXEQ編集部
(記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります)

データサイエンティスト協会が11thシンポジウムを開催、ChatGPTやVTuberなど最新トレンドを網羅

PR TIMES より


記事の要約

  • データサイエンティスト協会が11thシンポジウムを開催
  • ChatGPTなどの大規模言語モデルに関する基調講演を実施
  • VTuber・VRの世界からゲストを招き最前線の情報を提供

データサイエンティスト協会の11thシンポジウム開催概要

一般社団法人データサイエンティスト協会は、2024年11月11日にデータ分析・活用の実務に関わる方を対象としたイベント「11thシンポジウム~データサイエンスの最前線~」を開催すると発表した。本イベントは2014年から年1回開催されており、データサイエンティストの育成や啓発活動の成果発表、最新情報提供の場として機能している。[1]

今回のシンポジウムでは、国立情報学研究所所長の黒橋禎夫氏による基調講演が予定されており、ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)の技術的背景や今後の展望について解説される。また、慶應義塾大学環境情報学部教授の安宅和人氏とスキル定義委員によるセッションも用意されており、データサイエンスの最新動向が共有される。

新たな試みとして、VTuber・VRの世界からもゲストを招くことで、業界の最前線の情報提供を強化している。総勢34名のスピーカーによる講演が予定されており、データサイエンティストだけでなく、学生や関心のある一般参加者も対象としている。イベントの最新情報や一般参加者の申し込みは公式ウェブサイトで受け付けている。

11thシンポジウムの開催詳細まとめ

項目 詳細
イベント名 11thシンポジウム~データサイエンスの最前線~
開催日時 2024年11月11日(月) 10:00~18:30
会場 ウェスティンホテル東京
主な内容 基調講演、セッション、VTuber・VRゲスト講演
参加費(税込) 法人会員:無料、学生:無料、一般:5,000円~20,000円
アーカイブ配信 2024年11月13日~2024年12月31日公開予定
イベントの詳細・申し込みはこちら

大規模言語モデル(LLM)について

大規模言語モデル(LLM)とは、膨大なテキストデータを学習し、人間の言語を理解・生成することができる高度な人工知能システムのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

  • 大量のテキストデータを基に学習し、文脈を理解する能力
  • 自然言語処理タスクにおける高い性能と汎用性
  • 対話システムや文章生成など、幅広い応用可能性

本シンポジウムでは、国立情報学研究所所長の黒橋禎夫氏が基調講演でChatGPTなどのLLMについて解説する。LLMの技術的背景や今後の展望に関する専門家の見解を聞くことで、参加者はデータサイエンスの最新トレンドを把握し、実務への応用可能性を探ることができるだろう。

データサイエンティスト協会の11thシンポジウムに関する考察

データサイエンティスト協会の11thシンポジウムは、最新のAI技術や業界動向を一度に学べる貴重な機会となっている。特に、大規模言語モデルに関する基調講演やVTuber・VR業界からのゲスト招聘は、データサイエンスの応用範囲の広がりを示唆しており、参加者に新たな視点や発想をもたらす可能性が高い。一方で、多岐にわたるトピックを限られた時間で深く掘り下げることが課題となるかもしれない。

この課題に対しては、事前の参加者アンケートによるニーズ把握や、セッション後のQ&Aセッションの充実化などが解決策として考えられる。また、アーカイブ配信を活用し、参加者が後日じっくりと内容を復習できる環境を整えることも重要だろう。今後は、より双方向的な議論の場を設けることや、実践的なワークショップの導入など、参加者の学びをさらに深める工夫が期待される。

データサイエンスの急速な進化に伴い、このようなシンポジウムの重要性は今後さらに高まるだろう。データサイエンティスト協会には、産学連携のハブとしての役割を強化し、最新技術の実用化や人材育成の加速に向けたイニシアチブを取ることが期待される。同時に、ethical AIやAI規制など、技術の社会実装に伴う課題についても議論を深めていく必要がある。

参考サイト

  1. ^ PR TIMES. 「データサイエンティスト協会「11thシンポジウム~データサイエンスの最前線~」を11月11日開催 | 一般社団法人データサイエンティスト協会のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000007312.html, (参照 24-10-05).

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