Hikone Data Science Symposium
～Turning Data Science and AI Technology into Innovations～

日　時：　2023年4月20日（木）15:50-19:10

場　所：　滋賀大学（オンライン：Zoom）

参加費：　無料

使用言語：　英語 （Zoomの翻訳版字幕機能の利用を予定していますが、翻訳がうまく表示されない可能性もございますので予めご了承ください。）

　このシンポジウムでは、南半球、欧州、インド、中国から集まった専門家たちが、エッジコンピューティング、IoT、およびAI技術がさまざまな分野での課題に対処し、革新を促進するための潜在能力について貴重な洞察を提供します。
　視聴者は、リアルタイムデータ処理、ローコード/ノーコード開発、医療診断ソリューション、およびプライバシー保護型機械学習について学ぶことができます。

プログラム：（ポスターはこちら）

（司会）

　周　暁康
　滋賀大学　データサイエンス学部　

15:50-16:00　開会の辞

　深谷良治
　滋賀大学　データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター　

16:00-16:45　基調講演1「IoT-based distributed sensing and data analytics」

　Kevin I-Kai Wang
　The University of Auckland, New Zealand

　IoTセンシングデバイスの成長とリアルタイムでのセンサーベースの時系列データ処理の課題について語り、IoTベースの分散センシングおよびデータ分析に関する研究を紹介します。

16:45-17:30　基調講演2「Low Code Development for Industrial Edge Applications」

　William Dai
　Shanghai Jiao Tong University, China

　従来の産業用オートメーションシステムにおけるネットワークとコンピュータがもたらす機会について語り、エッジアプリケーションでの自動コード生成に関するモデル駆動型およびデータ駆動型アプローチに焦点を当てます。

17:30-18:15　基調講演3「Genki – AI powered Chest X Ray Screening Solution by DeepTek.ai」

　Ajit Patil
　DeepTek.ai, India

　AIを活用した胸部X線画像診断支援ソリューションの仕組みを、病院のエッジやクラウド環境、移動X線車両などを活用しながら、放射線科医と協力して結核の検出と診断を画期的に改善する可能性を事例を交えて紹介します。

18:15-19:00　基調講演4「Federated Deep Learning at the Network Edge」

　Jia Hu
　University of Exeter, UK

　連携学習（FL）のパラダイムを探求し、現実世界での適用に関する課題に取り組み、ネットワークエッジの環境での効率的な通信、パーソナライズされた学習技術、およびFLの進展に関する最近の研究を紹介します。

19:00-19:10　閉会の辞

　深谷良治（再掲）