New! 浸透（しんとう）学習法（PLM）の原理と応用

セミナー趣旨

  深層学習で作る深層回路の入力と出力に用いる情報は，いずれも学習時・運用時（テスト時）の両方で使えることが大前提となっています．学習のときに利用できても，肝心の運用時に使えない情報は学習に使えません．それは当然のことと考えられてきました．ところが，そのような情報を有効に学習できる手法として「浸透（しんとう）学習法」（PLM：Percolative Learning Method）が横浜国立大学で最近開発されました．
　学習時のみ利用できる／利用したい情報の例としては，高コストな情報，製品の開発時は搭載できるが市販品には搭載されないセンサの情報，物理的に利用できない情報（未来情報など）などがあります．浸透学習法によって，これまでに実現できなかった入力情報の有効利用が可能になり，精度向上，システムの低コスト化などが実現できます．
　本セミナーではこの手法の原理と応用について，発明者である講師自らがご紹介します．極めて業務向きの手法ですので，ぜひ業務でのご利用をご検討頂ければ幸いです．本セミナーは浸透学習法に特化した日本初のセミナーです．多くの方々の御参加をお待ちしています．

セミナープログラム

  1　深層学習とその特徴
　　1.1　人工知能と機械学習
　　1.2　神経回路網と深層学習
　　1.3　浸透学習法に関連する従来技術

　2　浸透学習法の原理
　　2.1　基礎となる考え方
　　2.2　基本構造と学習アルゴリズム
　　2.3　浸透学習法の応用分野

　3　浸透学習法の応用
　　3.1　浸透学習法によるデータ分類・回帰
　　3.2　浸透学習法によるマルチモーダル認識
　　3.3　浸透学習法による時系列予測
　　3.4　浸透学習法における逐次補助情報追加
　　3.5　浸透学習法による入力変数最適化

　4　質疑応答・意見交換
　

セミナー講師

長尾智晴（ながおともはる）　氏　 　　　
横浜国立大学　総合学術高等研究院　上席特別教授（工学博士）　/　YNU人工知能研究拠点長  
＜経歴、等＞　 　
東京工業大学大学院出身（工学博士）．東京工業大学工学部助手・助教授を経て横浜国立大学教授．現在，横浜国立大学 上席特別教授・YNU人工知能研究拠点長・横浜国立大学発ベンチャー株式会社マシンインテリジェンス取締役CTO．  
＜研究＞　 　
知能情報学／進化計算法／機械学習／感性情報処理／知的画像処理／医工連携工学など．  
＜学会＞　 　
情報処理学会，電子情報通信学会，人工知能学会，進化計算学会，IEEE などに所属して各学会で活動中．

セミナー受講料

お1人様受講の場合 　51,700円[税込]／1名 　　　　　
1口でお申込の場合　 66,000円[税込]／1口（3名まで受講可能）

受講について

• 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。
• インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
• 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。