Nobukazu Yoshioka, Jati H. Husen, Hnin Thandar Tun, Zhenxiang Chen, Hironori Washizaki and Yoshiaki Fukazawa, “Landscape of Requirements Engineering for Machine Learning-based AI Systems,” 3rd International Workshop on Machine Learning Systems Engineering​ (iMLSE 2021), December 6, 2021, Virtual – in Conjunction with APSEC 2021

2021年11月10日「出版記念セミナー: AI活用成熟度と機械学習デザインパターン詳説」開催。200名を超える多くのご参加、ありがとうございました。 プレゼント抽選もありますのでぜひアンケートにご回答ください。資料の一部はconnpassから順序掲載しますのでぜひご利用ください。

鷲崎教授が10月28日（木）「NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2021」にて「AI時代の新常識:機械学習デザインパターン」と題して登壇

• 鷲崎弘宜, AI時代の新常識: 機械学習デザインパターン, NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2021, 2021年10月28日

NTTデータ 技術革新統括本部 市川様と鷲崎教授によるアジャイル開発やDXそのほかの対談の様子が掲載されました。

• NTTデータ Data Insight, #4 アジャイル開発成功の秘訣 ～変化に即応する組織の作り方～, 2021.9.30

Daisuke Saito, Kazunori Sakamoto, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, Shyuichi Uchiyama, Ramzi Ramzi, “Development of a Game to Foster Programming Thinking for Learning through Reading Program,” IEEE International Conference on Engineering, Technology, and Education (IEEE TALE 2021), Dec. 5-8, 2021, Wuhan, China

Yuki Kuramochi, Kazunori Sakamoto, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, “Bug Fixing versus Code Reading: Which is Better for Algorithm Learning?” IEEE International Conference on Engineering, Technology, and Education (IEEE TALE 2021), Dec. 5-8, 2021, Wuhan, China

Daisuke Saito, Risei Yajima, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, “Validation of Rubric Evaluation for Programming Education,” Education Sciences, Special Issue on The Digitalized K-12 Classroom in the Age of AI, Analytics and IoT, pp. 1-18, 2021. (ESCI, Scopus)

邦訳『機械学習デザインパターン』発刊 SmartSE eAI共催 出版記念セミナー「AI活用成熟度と機械学習デザインパターン詳説」11月10日(水)19:00無料オンライン開催。訳者陣からライフサイクルとあわせて詳しく解説します。参加特典もありますのでぜひご参加ください。
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■2021年11月10日(水)19:00-21:15 オンライン
出版記念セミナー: AI活用成熟度と機械学習デザインパターン詳説
https://smartse.connpass.com/event/227908/

社会の隅々までを機械学習が支える時代において、最適なモデルや開発・運用
の方法および基盤を自ら組み立て改善し続けることを通じ、AI活用成熟度を高め
ていくことが求められています。Google Cloudのデータ分析&AI部門トップらが
機械学習のモデルや開発・運用にあたりほぼ必ず直面する問題と解決をまとめた
Machine Learning Design Patterns を、JST未来社会 eAIプロジェクトメンバに
より『機械学習デザインパターン – データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の
問題と解決』（Lakshmanan, Robinson, Munn著, 鷲崎, 竹内, 名取, 吉岡訳,
オライリー・ジャパン, 2021）として翻訳出版のはこびとなりました。

これを記念して、AI活用成熟度や機械学習ライフサイクルとあわせて機械学習
デザインパターンの全体像ならびに主要パターンを詳しく解説するセミナーを、
訳者陣により以下に開催します。Zoomオンライン開催・参加無料です。
参加特典も予定しています。ぜひご参加ください。

日時: 2021年11月10日(水)19:00-21:15
場所: オンライン Zoom
参加費: 無料
参加申込: connpassページからお申し込みください
主催: スマートエスイーコンソーシアム
共催: JST未来社会 Engineerable AI（eAI）プロジェクト
協力: 株式会社オライリー・ジャパン
早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所

プログラム（予定）:
19:00-19:10 オープニング、機械学習デザインパターンの必要性と
機械学習ライフサイクル（発見・探索、開発、デプロイ）
鷲崎 弘宜（早稲田大学）

19:10-19:25 データ表現のパターン: 特徴量ハッシュ、埋め込み、
特徴量クロス、マルチモーダル入力
鷲崎 弘宜（早稲田大学）

19:25-19:40 問題表現のパターン: 問題再設定、マルチラベル、
アンサンブル学習、カスケード、中立クラス、リバランシング
竹内 広宜（武蔵大学）

19:40-19:55 モデル訓練のパターン: 価値ある過学習、チェックポイント、
転移学習、分散戦略、ハイパーパラメータチューニング
名取 直毅（株式会社アイシン）

19:55-20:05 質疑

20:05-20:20 対応性のある運用のパターン: ステートレスサービング関数、
バッチサービング、継続的モデル評価、2段階予測、キー付き予測
名取 直毅（株式会社アイシン）

20:20-20:35 再現性のパターン: 変換、繰り返し可能な分割、
スキーマブリッジ、ウィンドウ推論、ワークフローパイプライン、
特徴量ストア、モデルバージョニング
吉岡 信和（早稲田大学）

20:35-20:50 責任あるAIのパターン: 経験的ベンチマーク、
説明可能な予測、公平性レンズ
竹内 広宜（武蔵大学）

20:50-21:00 パターンのつながりとAI活用成熟度
（戦術的・手動、戦略的・パイプライン、変革的・完全自動化）
鷲崎 弘宜（早稲田大学）

21:00-21:15 質疑・特典他
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Prof. Washizaki chaired Industry Days track at MODELS 2021. Thanks to all presenters and participants for your all great industrial talks and discussions on modeling and MDE.

鷲崎教授が情報規格調査会 国際規格開発賞を拝受いたしました。
Prof. Washizaki received International Standard Development Award from ITSCJ for ISO/IEC 24773-3 .

• 鷲崎 弘宜, 情報処理学会情報規格調査会, 国際規格開発賞（ISO/IEC 24773-3:2021 Software and systems engineering — Certification of software and systems engineering professionals — Part 3: Systems engineering）, 2021.