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(3/20)深層学習(ディープラーニング)の 仕組み・回路・判断・処理の解明&説明と AIの業務への導入、活用方法

深層学習(ディープラーニング)の
仕組み・回路・判断・処理の解明&説明と
AIの業務への導入、活用方法


〜ブラックボックスなAIを「説明できるAI」にし、業務に導入・活用するには〜

■深層学習ディープラーニング)の基礎と最近の手法■
■深層学習を「わかるAI」にする方法■
■ブラックボックスの見える化&ホワイトボックスの性能向上■
■AIを最適化する次世代の進化的機械学習■

AIを業務に導入する際の成功のコツ、やっていはいけないこと、やるべきこと

専門外の方にも分かり易いように数式をほとんど使わずに解説

企業がAIを用いる壁であるブラックボックスな処理を見える化し、処理内容を説明するには

日 時 2019年3月20日(水)  10:30〜16:30
会 場 東京・大田区蒲田 大田区産業プラザ(PiO)  1F A+B会議室  会場地図
受講料(税込) 48,600円  (会員受講料46,170円)  会員登録について
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額24,300円)】
※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※会員割引やその他の割引の併用はできません。

 なお、本システムのお申し込み時のカート画面では割引は表示されませんが、
上記条件を満たしていることを確認後、ご請求書またはクレジット等決済時等に
調整させて頂きます。

備 考資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
得られる知識深層学習の基礎と応用、説明できるAI、進化的機械学習、業務へのAI導入、など。
 キーワード:説明できるAI、深層学習、進化的機械学習、AI導入方法

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
【専門】知能情報学・知能ロボティクス
【講師紹介】


講演趣旨

 人工知能ブームのきっかけとなった深層学習(ディープラーニング)は、多数の教師信号を学習させるだけで高精度の分類・変換器を作ることができる有効な手法ですが、処理がブラックボックスになり説明できないなどの業務上の問題点が明らかになりつつあります。また今後、企業がAIを用いる際はその処理内容を説明する責任が生じるため、「説明できるAI」に対するニーズが急速に高まりつつあります。
 本セミナーでは、深層学習の基礎と最近の手法、深層学習を「わかるAI」にする方法、AIを最適化する次世代の進化的機械学習などについて、専門外の方にも分かり易いように数式をほとんど使わずに説明します。また、AIを業務に導入する際の成功のコツ、やっていはいけないこと、AI人材育成方法などを、多くのAIコンサル経験をもつ講師が実際の導入事例に触れながら解説します。技術者の方々に加えて、総合職の方々のご参加も歓迎いたします。

※複数名で受講の際は、備考欄に受講される方の「氏名・部署名・メールアドレス」を
ご連絡ください。

(3/20)深層学習(ディープラーニング)の 仕組み・回路・判断・処理の解明&説明と AIの業務への導入、活用方法

価格:

48,600円 (税込)

[ポイント還元 2,430ポイント〜]
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講演内容

1.人工知能と機械学習
 1.1 人工知能の考え方の推移 〜AIの世代交代〜
 1.2 機械学習の種類と方法 〜各手法の特徴と代表的な手法の概要〜

2.深層学習(ディープラーニング)の基礎と応用
 2.1 神経回路網の原理と学習法 〜パーセプトロンと誤差逆伝播法〜
 2.2 深層学習の基礎と実装方法 〜各種の深層化のための技法とライブラリ〜
 2.3 深層学習の最近の手法 〜GAN・YOLO・転移学習・蒸留・浸透学習法〜
 2.4 深層学習の問題点と対策 〜深層学習の長所・短所・改善策〜

3.説明できるAI 〜ブラックボックスの見える化〜
 3.1 説明できるAIとは? 〜説明性の定義と考え方〜
 3.2 学習済みの深層学習回路の解析手法 〜中間層やヒートマップの表示など〜
 3.3 入出力の関係性の解析手法 〜Atention・LIMEなど〜
 3.4 深層学習回路の簡約化 〜回路網の圧縮方法など〜
 3.5 処理過程が理解し易い深層学習 〜GCM・EGCMなど〜

4.説明できるAI 〜ホワイトボックスの性能向上〜
 4.1 進化的機械学習の原理 〜進化計算法の原理と方法〜
 4.2 明確な特徴量の自動決定に基づく認識 〜進化的画像認識・ACSYS・SIFTERなど〜
 4.3 処理過程が明確な処理プロセスの自動生成 〜進化的画像処理・CRAFT-ITなど〜
 4.4 決定木・決定回路の処理フローの言葉による説明 〜EDEN・自然言語による説明など〜
 4.5 小規模かつ高性能な回路の自動設計 〜進化的セル型回路網など〜
 4.6 時系列予測と投資戦略の自動構築 〜説明できる時系列予測など〜

5.業務へのAI導入方法
 5.1 AI導入における基本8原則 〜AI導入時にありがちなこと・注意点など〜
 5.2 AIコンサル事例の紹介 〜AI導入の成功への鍵とは?〜

6.まとめと質疑応答

留意事項

※書籍・セミナー・イーラーニングBOOKのご注文に関しましては株式会社イーコンプレスが担当いたします。

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