自動運転継続セミナー【全3回】

自動運転技術の基礎となるセンサ技術や位置推定技術から
画像認識の要となる機械学習・ディープラーニング、
そして自動運転にかかわる法規制の動向まで、
自動運転実現へのキーポイントを解説！

【自動運転継続セミナー全3回】

★ このページは、自動運転継続セミナー 全3回セットです。
第1回～第3回のいずれか1回または2回の受講も可能です。
【第1回】「自動運転技術の現状とダイナミックマップ活用による将来像」
　https://www.monodukuri.com/seminars/detail/8666
【第2回】「実務に使うための機械学習・ディープラーニング」
　https://www.monodukuri.com/seminars/detail/8667
【第3回】「自動運転の実用化に向けた法整備の現状と課題」
　https://www.monodukuri.com/seminars/detail/8668
【全3回】 このページのセミナー

※ いずれか2回の受講をご希望の場合は、それぞれの回のページからお申込みのうえ
　 備考欄に2回同時申込みの旨ご記入ください。ご請求時に割引料金を適用します。

日時

2019年6月19日（水）　12:30-16:30
2019年6月21日（金）　10:30-16:30
2019年7月16日（火）　12:30-16:30　【3日間コース】

講師

【第1回】
名古屋大学 未来社会創造機構　特任教授　二宮 芳樹 先生

■ ご略歴：
1981年　名古屋大学 工学部 電子工学科 卒業
1983年　名古屋大学 大学院工学研究科 電子工学専攻 博士課程前期了
1983年 （株）豊田中央研究所　入社
2003年　同　第22研究領域　リサーチ・リーダ
2011年　同　情報エレクトロニクス研究部　部長
2014年　名古屋大学 未来社会創造機構 特任教授（工学博士） 現在に至る

■ 専門および得意な分野・研究：
自動車の知能化，自動運転，車載画像処理，移動ロボット

■ 本テーマ関連学協会での活動：
IEEE, 電子情報通信学会，自動車技術会の会員

【第2回】
横浜国立大学 大学院環境情報研究院　講師　白川 真一 先生

■ ご略歴：
2009年3月、横浜国立大学大学院環境情報学府修了、博士（工学）
2009年4月～2010年3月、日本学術振興会特別研究員（PD）
2010年4月～2012年3月、株式会社富士通研究所 研究員
2012年4月～2013年3月、青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科 助手
2013年4月～2015年3月、青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科 助教
2015年4月～2016年4月、筑波大学システム情報系 助教
2016年4月～現在、横浜国立大学大学院環境情報研究院 講師

■ 専門および得意な分野・研究：
人工知能、知能情報処理、進化計算、機械学習、画像処理・認識

■ 本テーマ関連学協会での活動：
電気学会 実社会システムの高度なAI化を目指した機械学習技術応用協同研究委員会
　幹事（2017年4月～現在）
計測自動制御学会 システム工学部会 幹事（2016年1月～2017年12月）
電気学会 大規模・複雑システムのモデリング・シミュレーション・最適化技術
　協同研究委員会 幹事（2014年10月～2016年9月）

【第3回】
明治大学 法務研究科　教授
兼 自動運転社会総合研究所　所長　中山 幸二 先生

■ ご略歴：
　早稲田大学法学部卒・同大学院法学研究科博士課程単位取得満期退学。神奈川大学法学部・専任講師・助教授・教授を経て、 2003年より明治大学法学部教授、2004年より法科大学院教授(現在に至る)。
　ドイツ・ケルン大学手続法研究所客員研究員。
　日本民事訴訟法学会理事、仲裁ADR法学会理事・事務局長、法科大学院協会事務局長、明治大学法科大学院付置・医事法センター長、自動車製造物責任相談センター審査委員会委員長を歴任。
　2018年4月に明治大学「自動運転社会総合研究所」を開設し、自動運転をめぐる工学と法学の架橋、技術者と法律家の対話をめざして、精力的に講演やシンポジウムを行っている。

■ 専門および得意な分野・研究：
民事法学：民事訴訟法、司法制度論、自動運転の法整備

■ 本テーマ関連学協会での活動：
経済産業省「久米島町　ロボットモビリティプロジェクト」委員（2013年度）
経済産業省「グリーン自動車技術調査事業」委員（2014年度）
経済産業省「自動走行の安全に係るガイドライン及びデータベース利活用検討会」委員
 （2015年度）
経済産業省「自動走行の民事上の責任及び社会受容性に関する研究」委員
 （2016・2017年度）
日本学術会議・総合工学・安全工学合同「車の自動運転検討小委員会」委員
 （2015-2017年）

★ JSAE 2015春季フォーラム in 横浜で報告 「自動運転をめぐる法的課題と法的責任」
★ JSAE 2017名古屋フォーラム（6月）で報告「法学と工学の架橋～模擬裁判の試み～」
★ 日本機械学会 2017年度（9月埼玉大学）
  「パネルディスカッション：自動運転に備える」
★ 日本機械学会 2018年度（9月関西大学）
  「パネルディスカッション：分野横断型：法学から」

受講料

1名90,720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85,860円
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

※ 各回、別の方が受講いただくことも可能です。
　 1社2名以上同時申込は、同時申込、同形態(講座数、参加日)でのお申込にのみ有効です。

セミナーポイント

【第1回】「自動運転技術の現状とダイナミックマップ活用による将来像」

■ はじめに：
　自動運転に向けての研究開発・実用化が加速している。本セミナーでは一般路での完全自動運転を可能にした技術を示し，その中で特に高精度地図については，その発展版であるダイナミックマップの内容とその可能性について詳しく述べる。

■ ご講演中のキーワード：
　自動運転，ダイナミックマップ，高精度地図

■ 受講対象者：
　・自動運転の現状についての知見を得たいと考えている方
　・本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

■ 必要な予備知識：
　この分野に興味のある方なら、特に必要は無い

■ 本セミナーで習得できること：
　・自動運転の仕組みやその歴史　
　・自動運転のインパクト
　・一般路完全自動運転を可能にした技術
　・ダイナミックマップの仕組みと可能性

★ 過去、本セミナーを受講された方の声（一例）：
　・自動車に関して新しい知識を学ぶことができた。ありがとうございました。
　・本日は無学で参加しましたが楽しめました。ありがとうございました。
　・わかりやすい資料でとてもよかった。非常に参考になりました。

【第2回】「実務に使うための機械学習・ディープラーニング」

■ はじめに：
　知的な処理をコンピュータやロボットで実現しようとする「人工知能」は，様々な分野で大きな注目を集めています．それに伴って，現代の人工知能を支える「機械学習」や「ディープラーニング」といった技術の重要性はますます高まっています．特に，ディープラーニングの登場により画像認識の精度は飛躍的に向上しました．コンピュータの目となる画像認識技術は自動運転でも必要不可欠な技術であるといえます．
　本セミナーでは「機械学習」の考え方やアルゴリズムを基礎からじっくり解説します．セミナー後半では，画像認識への応用を中心に「ディープラーニング」について説明します．
　本セミナーを通して，機械学習・ディープラーニングの考え方，どのような問題に適用できるのか，実際の問題に応用するためには何が必要なのか，などについて知識を身につけていただくことがねらいです．

■ ご講演中のキーワード：
　人工知能、機械学習、ディープラーニング、最適化、画像認識

■ 受講対象者：
　・機械学習やディープラーニングの基礎知識を習得したい方
　・業務に機械学習が使えないか検討中の方
　・ディープラーニングによる画像認識の導入を検討している方

■ 必要な予備知識：
　・高校卒業レベルの数学の知識

■ 本セミナーで習得できること：
　・機械学習の考え方、基礎知識
　・機械学習の典型的な手法とそれらの使い分け
　・機械学習、ディープラーニングの画像認識への応用方法

★ 過去、本セミナーを受講された方の声（一例）：
　・白川先生の講義は非常にわかりやすく、且つ、レベルが高いところも触れてくださいました。
　　資料もたくさんあって参考になり、いいと思います。
　・実際に使うときの注意点があって参考になる。テキストのボリュームがあってよかった。
　・概要を知ることができました。大変勉強となりました。
　・SVMやK近傍法など今までよくわからなかったことが理解できるようになった。
　・わかりやすい説明で初学者には理解しやすい内容だった。

【第3回】「自動運転の実用化に向けた法整備の現状と課題」

■ はじめに：
　自動運転の実用化に向けた法整備の現状と課題を確認し、自動運転社会への移行過渡期における事故責任のあり方を模擬裁判の事例を通じて具体的に提示し検討する。

■ ご講演中のキーワード：
　自動運転、法整備、レベル３、レベル４、権限移譲、テイクオーバーリクエスト、
　ジュネーブ条約、戦略的法解釈論、道路交通法改正

■ 受講対象者：
　・本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

■ 必要な予備知識：
　・この分野に興味のある方なら、特に必要は無い　

■ 本セミナーで習得できること：
　・自動運転をめぐる日本の法体系の基礎構造
　・交通事故の民事責任と刑事責任
　・高齢化社会におけるモビリティの役割

セミナー内容

【第1回】「自動運転技術の現状とダイナミックマップ活用による将来像」

第１部　自動運転の現状
　　1.1　自動運転の分類
　　1.2　自動運転の歴史
　　1.3　自動運転の現状
　　　・自動運転に向けた二つのアプローチ
　　　・物流における自動運転
　　1.4　自動運転への期待と課題

第２部　一般道を走行可な自動運転（Level4）を可能にするキー技術
　　2.0　一般道自動運転に必要な機能
　　2.1　キー技術1：アクティブセンサ（LiDAR）とセンサ融合技術
　　　・自動運転車の必要機能と搭載センサ種類とそれぞれの役割・特徴
　　　・LiDARの基本構造と現状
　　　・LiDARの課題と対策
　　2.2　キー技術2：高精度地図と位置推定技術
　　　・高精度地図とは　役割と構造
　　　・位置推定
　　　・高精度地図の課題と対策　SLAM技術の可能性など
　　2.3　キー技術3：人並みの運転を実現するモデル
　　　・運転知能実現の課題
　　　・先読み運転の実現

第３部　人を超える将来の自動運転を目指して　ダイナミックマップ
　　3.1　ダイナミックマップとは　
　　　・今後の通信技術（5G等）
　　　・ダイナミックマップの可能性
　　3.2　ダイナミックマップのロードマップ　
　　　・観測結果共有ダイナミックマップ

第４部　自動運転のOpen-Source Software “Autoware” の紹介
　　4.1　Autowareの概要
　　4.2　Autowareの実装モジュールやセンサ・ECUの対応状況

【第2回】「実務に使うための機械学習・ディープラーニング」

1. 機械学習入門
　　1）機械学習と人工知能の関係
　　2）機械学習のこころ（基本的な考え方）
　　3）機械学習で実現できること
　　4）機械学習の構成要素：モデル，損失関数，最適化

2. 機械学習の基礎
　　1）機械学習手法の分類（教師あり学習 / 教師なし学習 / 強化学習）
　　2）機械学習の手順と評価方法
　　3）機械学習手法の例
　　　① 線形回帰
　　　② ロジスティック回帰
　　　③ サポートベクターマシン
　　　④ ニューラルネットワークとディープラーニング
　　　⑤ 決定木とランダムフォレスト
　　　⑥ 最近傍法
　　　⑦ k-meansクラスタリング
　　　⑧ 主成分分析
　　4）Pythonの機械学習ライブラリscikit-learn

3. ディープラーニングの画像認識への応用
　　1）画像認識の基礎
　　　① 画像データについて
　　　② 画像認識の難しさ
　　　③ 前処理・特徴抽出
　　　④ 機械学習による画像認識
　　2）畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network; CNN）
　　3）CNNによる画像分類
　　4）CNNによる物体検出
　　5）AutoencoderとGenerative Adversarial Network (GAN)
　　6）画像生成・画像修復への応用
　　7）異常検知への応用
　　8）ディープラーニングの性能を向上させるいくつかのテクニック
　　　① 過学習を起こさないためには？
　　　② 学習をうまく進めるには？
　　　③ ネットワークの計算を早くするには？
　　　④ 事前に決定するパラメータやネットワーク構造を決めるには？
　　9）ディープラーニングのフレームワーク
　　 （Chainer / TensorFlow / Keras / Pytorch 　/ Neural Network Console）
　
4. 機械学習を上手く応用するために
　　1）対象問題の整理と定式化
　　2）データの取得 / 前処理 / 特徴抽出
　　3）アルゴリズムの選択
　　4）ハイパーパラメータの調整

【第3回】「自動運転の実用化に向けた法整備の現状と課題」

１．技術開発の加速化と法的整備の動き
　　１）国際的な動き
　　２）国内の動き：ターニングポイント2013

２．道路交通条約の改正と運用
　　１）２つの道路交通条約
　　２）ウィーン条約の改正の成立
　　３）ジュネーブ条約改正の頓挫
　　４）両条約の跛行状態と解消の努力
　　５）条約の「戦略的解釈論」

３．現行法の体系と変容可能性
　　１）自動車の交通と運転にかかる規制法
　　２）自動車事故の法的責任：民事責任と刑事責任

４．日本の法整備の検討状況 ―これまでの取組み―
　　１）警察庁
　　２）国交省
　　３）経産省
　　４）民間とくに日本損保協会

５．自動運転に係る制度整備大綱
　　１）制度整備大綱の射程：「2020年〜2025年」
　　２）対象とする車両の用途と場面：自家用車・トラック隊列走行・移動サービス
　　３）法制度整備の主な論点：安全基準・交通ルール・責任問題‥
　　４）自動運転車の安全技術ガイドライン

６．道路交通法改正案 ーその評価と展望ー
　　１）改正法の内容
　　２）評価と疑問点：今後の論点
　　３）規制法と責任法の双方にまたがる法体系の再構築：試論

７．具体的な事例を想定した模擬裁判の試み
　　１）工学と法学の架橋、技術者と法律家の対話
　　２）専門家と社会（利用者・消費者）との対話
　　３）社会的受容性の醸成、社会的合意に向けて