# AI4Sセミナーシリーズ「Structured representation learning: tensor network principles toward scalable and reliable AI」 Qibin Zhao（理研AIP）による講演

> 理研AIPのQibin Zhao氏が、AI4Sセミナーシリーズの一環としてスケーラブルで信頼性の高いAIのためのテンソルネットワーク原理を解説。

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- 日時: 2026年6月17日(水) 16:00–17:30 JST
- 場所: オンライン
- 主催者: 理化学研究所 革新知能統合研究センター
- 言語: EN
- 出典: Doorkeeper — https://c5dc59ed978213830355fc8978.doorkeeper.jp/events/197661
- Page: https://japantech.info/ja/events/doorkeeper-197661/

## 概要

理研AIPのAI for Science（AI4S）セミナーシリーズの一環として、Qibin Zhao氏（理研AIP チームディレクター）がテンソルネットワークの原理に基づく構造化表現学習について講演します。テンソルネットワーク（TN）は高次元テンソルを低次元テンソルのネットワークへ分解する手法で、量子物理学、高性能計算、応用数学に起源を持ちます。

本セッションでは、TN技術を機械学習に応用する最近の進展を、基本原理とアルゴリズムの観点から紹介します。深層学習モデルにおける効率性、頑健性、スケーラビリティの課題に焦点を当て、よりスケーラブルで信頼性の高いAIの構築を目指します。

セミナーはハイブリッド形式で16:00から17:30（JST）まで行われます。対面参加はAIP研究者に限定されるため、外部参加者はオンラインで参加します。

## コミュニティについて

AI for Scienceをテーマとした研究セミナーシリーズで、招待研究者が最新の進展、新たな手法、学際的な応用を発表します。学際的な議論を促進し、AI for Science研究コミュニティの強化を目指しており、学術的で技術的に高度な聴衆を集めています。

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