少ない学習データを用いた高効率な機械学習とＡＩの業務への導入を成功させるコツ

関数推定、異常検知、深層学習、進化的機械学習での
少量データの有効活用

深層学習の現状と課題
少量データによる機械学習法と問題に対する具体的な適用方法
業務へのＡＩ導入と実際と成功のコツ


できるだけ少量の学習データから有益なモデル化や利用が行える機械学習を実現するために
数式やプログラムをほとんど使わずに率直かつ平易に解説

セミナー趣旨

　現在、大企業・中小企業を問わず、業務へのＡＩの導入方法や利用上の問題などに悩まされている経営者・技術者の方々が非常に多いです。深層学習（ディープラーニング）の発展により、従来は実現できなかった高い精度を達成でき、ＡＩを適用できなかった業務への導入が可能になっているのは事実です。
　一方、深層学習はオールマイティな手法ではなく、何でも解決できるわけではありませんし、利用上の問題点も多いです。特に、学習に大量の洗練されたデータが必要なことは大きな障害となっており、最近ではできるだけ少量の学習データから有益なモデル化や利用が行える機械学習が求められています。
　そこで本セミナーでは、始めに人工知能と機械学習の概要と現状について触れた後、少ない学習データから高効率な機械学習とその具体的な利用方法、さらにＡＩ導入時の注意点を紹介します。ＡＩを業務に利用しようと考えているが、うまく行かずにお悩みの経営者・技術者の方々などを対象にして、少ない学習データを用いる
機械学習やＡＩ導入について、数式やプログラムをほとんど使わずに率直かつ平易に解説します。

習得できる知識

・人工知能と機械学習の概要
・深層学習の現状と課題
・少量データによる機械学習法といくつかの問題に対する具体的な適用方法
・業務へのＡＩ導入と実際と成功のコツなど

セミナープログラム

１．機械学習の現状と課題
　1.1 人工知能と機械学習
　1.2 機械学習の種類と方法
　1.3 教師あり／なし／半教師つき学習
　1.4 少量データを用いた機械学習とは？

２．深層学習（ディープラーニング）の現状と課題
　2.1 階層型神経回路網の原理と問題点
　2.2 深層学習の基礎と最近の手法
　2.3 深層学習の問題点とその対策

３．少量データを用いた機械学習１：関数推定
　3.1 ベイズ最適化に基づく関数推定
　3.2 遺伝的プログラミング（GP）による関数推定
　3.3 CGP（Cartesian GP）による関数推定

４．少量データを用いた機械学習２：異常検知
　4.1 １クラスSVM（Support Vector Machine）
　4.2 CAE（Convolutional Auto Encoder）による異常検知
　4.3 半教師あり学習によるクラス分類

５．少量データを用いた機械学習３：少量データによる深層学習
　5.1 CG（Computer Graphics）を用いた機械学習
　5.2 GAN（Generative Adversarial Network）による水増し
　5.3 転移学習と蒸留・浸透学習（Percolative Learning）

６．少量データを用いた機械学習４：進化的機械学習
　6.1 進化計算法の原理と特徴
　6.2 処理プロセスの自動生成
　6.3 分かり易い分類器の自動生成
　6.4 CS（Classifier System）によるルールの学習

７．企業への機械学習導入方法
　7.1 機械学習導入における「基本８箇条」
　7.2 AIコンサルの必要性

８．まとめと質疑応答

セミナー講師

横浜国立大学　大学院環境情報研究院　教授　工学博士　長尾 智晴　氏
略歴
東京工業大学大学院総合理工学研究科出身，東京工業大学工学部助手，
助教授を経て2000年から横浜国立大学大学院教授，現在に至る．
2008年に横浜国立大学発ベンチャーである(株)マシンインテリジェンスを
起業して取締役CTOを兼任中．産学連携に力を入れており，これまで累計120社以上，
常時5～10社の企業などと共同研究を実施中．
【専門】
知能情報学・知能ロボティクス

セミナー受講料

49,500円( S&T会員受講料47,020円 )
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開催日時


10:30 ～

受講料

49,500円（税込）/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

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開催場所

東京都

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【品川区】きゅりあん

【JR・東急・りんかい線】大井町駅

主催者

キーワード

機械学習・ディープラーニング   AI（人工知能）
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