セミナー

AI プロジェクトの泥沼化を避ける
【基本8原則+NG 事例】を解説

【最新】深層学習の効果的な利用方法と次世代の【説明できるAI】

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開催主旨

 昨今、深層学習(ディープラーニング)が機械学習の手法として注目され、企業などでも導入の検討が行われています。深層学習は end-to-end の学習が可能な優れた手法である一方、
・学習に整理された膨大なデータを用意する必要がある
・処理がブラックボックスになり判断の説明ができない
・回路規模が大きい
など、AIの導入上の問題点が指摘されています。
 本セミナーでは、これらの問題点を解決する具体的な方法と、説明できるAIを目指す次世代のAIである進化的機械学習のエッセンス、企業におけるAIの導入方法・事例について、研究開発者の視点からではなく、企業でAIを利用する立場から見た平易な解説を行います。
 現在、深層学習などの機械学習の導入を検討している企業の技術者の方や経営者の方の参加を期待します。

概要

日時 2019年 12月 11日(水)10:00~17:00
(9:30 受付開始 休憩12:30~13:30)
会場 日刊工業新聞社 東京本社 セミナールーム
※会場には受講者用の駐車場が有りません。必ず最寄りの公共交通機関でご来場ください。
※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。
受講料 44,000円(資料含む、消費税込)
*同時複数人数お申し込みの場合2人目から39,600円
※後日、別の方が追加で申込をされる際は、備考欄に先に申し込まれた方のお名前と複数割適用希望と記載ください。
(記載が無い場合は通常料金のご請求となります。予めご了承ください)
※振込手数料は貴社でご負担願います。
※受講料は銀行振込で受講票及び請求書が到着次第、原則として開催日1週間前までにお支払いください。
  なお、キャンセルにつきましては開催日1週間前までの受付とさせて頂きます。
  1週間前までにご連絡がない場合はご欠席の方もキャンセル料として受講料全額を頂きます。
主催 日刊工業新聞社
お申込みについて ※弊社プライバシーポリシー(個人情報保護方針)をご一読いただき、申込みフォームより必要事項をご入力ください。
プライバシーポリシー
お問い合わせ先 日刊工業新聞社 総合事業局
教育事業部 技術セミナー係
TEL: 03-5644-7222
FAX: 03-5644-7215
E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp
TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30

講師

長尾 智晴 氏

会場アクセス

日刊工業新聞社 東京本社
セミナールーム
東京都中央区
日本橋小網町14ー1
住生日本橋小網町ビル
セミナー会場案内図

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プログラム

 1.人工知能と機械学習の基礎
 1.1 人工知能の考え方や手法の推移 ~AIの過去・現在・未来~
 1.2 機械学習の種類と方法の概要 ~教師あり/なし/半教師付き学習など~
 2.深層学習(ディープラーニング)の基礎と問題点
 2.1 神経回路網の原理と学習法 ~勾配降下法は学習法と言えるのか?~
 2.2 深層学習の基礎と実装方法 ~深層化を実現するためのテクニック~
 2.3 深層学習の最近の手法・知識の流用 ~GAN周辺,転移・蒸留・浸透など~
 2.4 深層学習の問題点と対策 ~本質的な問題とは?~
 3.「説明できるAI」 ~ブラックボックスの説明性向上~
 3.1 説明できるAIとは何か ~説明性の定義と信頼性の評価~
 3.2 学習済みの深層回路と入出力の関係性の可視化 ~各層の強度や関係性の見える化~
 3.3 深層回路の圧縮と簡約化 ~実装のための回路規模の縮小~
 3.4 処理過程が理解し易い構造の深層学習とは? ~GCM・EGCMなど~
 4.「説明できるAI」 ~ホワイトボックスの精度向上~
 4.1 進化的機械学習の原理 ~進化計算法のキーポイント~
 4.2 特徴量の最適化による精度向上 ~進化計算による特徴量最適化~
 4.3 処理過程が説明できる処理の自動構築 ~進化的画像処理など~
 4.4 決定木・決定回路などの処理の言葉による説明 ~処理を自然言語で説明する方法~
 4.5 小規模・高性能な回路の自動設計 ~構造制約に基づく回路の進化的最適化~
 5.業務へのAI導入方法
 5.1 AI導入における基本8原則 ~やってはいけないこととは?~
 5.2 AIコンサル事例のご紹介 ~AI導入の成功のコツとは?~
 6.まとめと質疑応答

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