坂井 智哉
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その他

事業貢献

  1. TSPulse (分類、異常検知、補完、検索に適した時系列基盤モデル)
    [Hugging Face] (Model Card Authors)
    [Jupyter Notebook] [Blog] [Likedin]

  2. TTM (予測に適した時系列基盤モデル)
    [Hugging Face] (Model Card Authors)

  3. 視覚的プロンプティング
    [VP Lab]

  4. MLOps技術
    プレスリリースにおける論文1と論文2への言及 [PR1] [PR2]
    [KDD2022 論文読み会での紹介], [論文への言及]
    [トップカンファレンス・トップ論文誌特別講演] 日本ソフトウェア科学会第40回大会

講演など

  1. 2025年11月14日.
    Pioneering Time Series Foundation Models with Tiny-Scale Architectures
    時系列データ解析と基盤モデル (企画セッション4), 第28回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2025), 沖縄.

  2. 2025年6月26日.
    ​Granite Time Series Models: Fast, Tiny, Accurate.
    ミートアップ イベント (AI Agent Meetup Tokyo), AIアライアンス イベント (AI Alliance 2025: Open Innovation in the Age of Agents)

  3. 2025年5月27日.
    IBM Researchの研究開発と時系列基盤モデルへの取り組み (勝木 孝行、坂井 智哉).
    インダストリアルセッション3, 2025年度 人工知能学会全国大会 (第39回)

  4. 2025年2月7日.
    第96回人工知能セミナー(2025.2.7)「AIトレンド・トップカンファレンス報告会（NeurIPS2024）：世界最先端のAI研究開発動向が1日でわかる！」
    「NeurIPS 2024の概要と論文紹介」担当
    [YouTube動画①] [YouTube動画②]

  5. 2018年1月12日.
    正例とラベルなしデータからの分類に基づく半教師付き分類.
    東芝 研究開発センター メディアAI部門, 神奈川.

  6. 2017年12月15日.
    正例とラベルなしデータからの学習とその半教師付き学習への展開.
    インセンティブサイエンスの算法セミナー (β), 革新知能統合研究センター.

  7. 2017年11月8日.
    正例とラベルなしデータからの分類に基づく半教師付き分類.
    企画セッション：国際会議採択論文, 第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017), 東京大学 安田講堂.

  8. 2017年9月18日.
    正例とラベルなしデータからの分類に基づく半教師付き分類.
    夏のトップカンファレンス論文読み会 (CVPR/ICML/KDD etc.), 革新知能統合研究センター.

  9. 2017年8月3日.
    正例とラベルなしデータからの分類に基づく半教師付き分類.
    ERATO感謝祭 Season IV, 一橋講堂.

授業

  1. 2021年12月4日.
    「分析理論1」と「分析理論2」 （人工知能特論における2コマ）, 情報学ビジネス実践講座, 京都大学.

  2. 2020年12月5日.
    「分析理論1」と「分析理論2」 （人工知能特論における2コマ）, 情報学ビジネス実践講座, 京都大学.

  3. 2019年12月7日.
    「分析理論1」と「分析理論2」 （人工知能特論における2コマ）, 情報学ビジネス実践講座, 京都大学.