人工知能技術・深層学習技術 の基礎理解と、製薬業界における人工知能導入のポイント

＊昨今メジャーにもなってきた人工知能技術、製薬・医療業界の方向けに、人工知能・真相学習技術の基礎から創薬、臨床開発、マーケティング等各分野にどう生かしていくのか、導入していくのか？事例を用いながら解説します！

講師

（株）日立製作所 研究開発グループ　東京社会イノベーション協創センタ　
　　　　　　　　　　　　主任研究員 博士（情報科学） 木戸邦彦 先生

受講料

1名41,040円(税込（消費税8％）、資料付) 　

＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき30,240円 　　　　　

＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

■講座のポイント
人工知能を活用する実務者に必要な知識を、入門書よりも少し詳しいレベルで概観します。特に、近年、注目が集まっている深層学習技術について、基本技術、実装技術、応用事例、最新動向等について要点を整理します。この知識を基礎に、製薬業界における適用事例について、基礎研究、臨床開発、営業・マーケティングを含む創薬バリューチェーン全体で概観し、人工知能技術適用の勘所の習得を目指します。以上により、人工知能技術の導入計画を自ら立案し、実務へ展開出来るだけの基礎知識を身につけます。

■受講後、習得できること　
・主要な人工知能技術の勘所が習得できる。
・製薬業界における人工知能活用の動向が理解できる。
・人工知能技術の導入計画が立案出来る。

■講演中のキーワード
人工知能、深層学習

■こんな方にオススメ
・業務に人工知能技術の導入予定がある方、導入をお考えの方、あるいは導入計画を立案したいという方
・人工知能技術、深層学習技術についての要点を整理し、最新動向を知りたい方
・製薬業界に関わる方で、人工知能技術の導入事例を知りたい方、ご自身の業務にどう活かせるのかが知りたい方

セミナー内容

■講演プログラム　

１．人工知能技術の理解を深めるための機械学習技術の基礎

・データ前処理、欠損値の扱い、次元圧縮

・代表的な機械学習手法
　　-ロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、ランダムフォレストなど
　　-その他手法（統計的自然言語処理、時系列モデリングなど）

・ハイパーパラメータのチューニング

・性能評価手法

２．深層学習技術の基礎と最新動向

・深層学習技術の基礎

・各種深層学習技術の特徴と応用事例
　　-Convolutional Neural Network (CNN)
　　-Recurrent Neural Network (RNN), Long State Machine (LSTM) など

・主要な深層学習フレームワーク解説
　　-Tensor Flow,、Chainer、Pytouce　など

・深層学習技術の最新動向（2016年・2017年）

３．製薬業界における人工知能技術の可能性

・基礎研究領域
　　-標的探索、バイオマーカー探索、定量的構造活性相関など

・臨床開発領域
　　-治験計画、有害事象の因子探索など

・営業・マーケティング
　　-医師プロファイリングなど

４．まとめ