🙋♂️ このワークショップの目的は？
このワークショップの第一の目標は機械学習のツール開発者とウェブプラットフォームのフレームワーク提供者が集まって、機械学習の能力を生かしてオープンウェブプラットフォームをさらに拡充することです。
また、詳細には以下が含まれます:
- 機械学習をどのようにウェブ技術スタックに適合させるかへの理解を深める。
- 機械学習エコシステム内で、ブラウザにおける機械学習がどのような位置を占められるかへの理解を深める。
- ウェブブラウザやアプリケーションにおける機械学習技術の応用について俯瞰する。
- 機械学習に関する API やデータ形式の標準化の可能性を評価する。
🧐 どのような話題を想定しているのか
以下のような項目が提案されています (まだ確定していません！)。 意見をお待ちしています！
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ライトニングトーク
ブラウザにおける機械学習の可能性と挑戦
- プライバシー優先の機械学習
- ブラウザ上の実時間での機械学習
- パフォーマンス、互換性、JS 環境の不足点
- 機械学習の領域特化コンパイラー
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ライトニングトーク
機械学習向けのウェブプラットフォーム基盤
- ウェブプラットフォーム: 30,000 の事例から
- ウェブプラットフォームと JS 環境の制約
- JS エコシステムに機械学習ライブラリを取り入れる方策
- 機械学習向けの高速化画像・計算 API
- WebAssembly による高速・可搬なコード / WASI-nn
- WebNN による目的別機械学習ハードウェアへのアクセス
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ライトニングトーク
ウェブにおける機械学習体験: 開発者の視線から
- ブラウザ上でのその場での訓練
- ウェブ上のデータと Schema.org ボキャブラリー
- ウェブ向け機械学習モデルの相互運用性
- 読み込み・実行モデルとグラフ構築 API
- ブラウザ上のデータソース、センサー、AV とモデルの統合
- ウェブ上へのモデル展開時の検討点
- TensorFlow.js
- ONNX.js
- Magenta.js
- ML5.js
- Paddle.js
- ウェブアーキテクチャーの中での機械学習
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ライトニングトーク
ウェブ上での機械学習体験: 利用者の視点から
- 教育可能な機械学習の使い方
- 深層学習ネットワークの可視化 "人間可読なニューラルネットワーク"
- ウェブアクセシビリティーの扱い
- 分野をまたいだケーススタディ
- ウェブでのメディア技術の今後
- 機械学習によるメディア体験の拡張
- 機械学習によるアート制作
- 機械学習による音楽制作
- 人間の発音を機械にどう教えるか
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プレナリー
機械学習についての着地点の展望
- だれが何を行うか: 標準化で何が行われているか、関連するオープンソースプロジェクトでは何が行われているか
🤩 参加するには?
2020年8月14日までに参加登録を完了すると、動画公開のお知らせ、登録者間での議論のためのフォーラム、2020年9月のライブセッションのご案内をお送りいたします。プログラム委員会はワークショップで扱う項目に関連すると思われる参加者のみを受け付けます。
W3C 会員であるかどうかを問わず、すべての招待者を含む一般の皆様に無料で参加いただけます。
このワークショップは、他の W3C ミーティングと同じく、行動規範のもとで運営します。
🗣️ プレゼンテーションに応募するには?
ワークショップでの講演については、講演募集のご案内をご覧ください。
🌐 W3C とは?
W3C は企業とコミュニティーからの参加者による自発的な標準化団体で、既存・新規技術を問わず有用な議論を組織し、ウェブ標準における特許権フリーな枠組みを構築するための組織です。主にクライアント (ブラウザ) 側の技術を目的としていますが、長いボキャブラリー (もしくはオントロジー) の開発の歴史もあります。W3C は会員とコミュニティーの優先度を基に活動しています。
👋 プログラム委員会
議長
- Kelly Davis (Mozilla)
- Anssi Kostiainen (Intel)
委員会
- Göran Eriksson (Ericsson)
- Dominique Hazaël-Massieux (W3C)
- Ningxin Hu (Intel)
- Dean Jackson (Apple)
- Sangwhan Moon
- Roy Ran (W3C)
- Georg Rehm (DFKI)
- Amy Siu (Beuth University of Applied Sciences, Berlin)
- Nikhil Thorat (Google)