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(7/30)企業における AI導入の成否を分けるキーポイント 〜AI導入時に注意すべきこと〜

企業における AI導入の成否を分けるキーポイント
〜AI導入時に注意すべきこと〜


■AI導入時の注意点、導入事例■
■AI手法の長所・短所■
■深層学習の原理・問題点・対策■

導入・活用をふまえてAIの本質、光と影に迫る

AI導入に失敗/成功する企業のもつ特徴とは

データの準備に関する誤解、AI手法の適切な選択方法、外注時にしてはいけないこと、AIに対する説明責任、、、

AIを説明するための代表的な手法、今後求められるべき手法

日 時 2019年7月30日(火)  10:30〜16:30
会 場 東京・品川区大井町 きゅりあん  5 F 第3講習室  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。

本セミナーはサイエンス&テクノロジー株式会社が主催いたします。
得られる知識AI導入時の注意点、AI手法の長所・短所、深層学習の原理・問題点・対策など
 キーワード:AI導入、深層学習、機械学習、説明できるAI、次世代AI、進化的機械学習

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

 昨今、大企業・中小企業を問わず、AIの早期導入の強迫観念に悩まされている経営者・技術者の方々が多いようです。中には「AIを導入しないとライバル企業に負けてしまう。とにかく何でも良いから導入しよう。」と考える方も居られます。実際、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たり、AIを用いることができなかった業務への導入が可能になったりし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、使用上の問題点も多いです。このため、AI導入時に注意すべきことが実際は非常に多く、導入を迷っていたり、導入してみたもののうまく行かずに困っている企業が多いのが実情です。
 本セミナーでは、それらのお悩みをお持ちの方を対象として、AI導入時の注意点について、導入事例(ただし実名や詳細は伏せます)を交えながら平易に解説します。

※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。

(7/30)企業における AI導入の成否を分けるキーポイント 〜AI導入時に注意すべきこと〜

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.序論:現在のAIブームの本質
 1.1 企業が置かれている現状
   〜AIが今後の世界を制する?〜
 1.2 AIの応用分野
   〜AIが有効な分野/まだ使えない分野〜

2.そもそもAIとは何で今後どうなるのか?
 2.1 AI手法のトレンドの推移
    〜論理・知識・学習・脳など〜
 2.2 機械学習とは何か?
    〜代表的な手法の概要・特徴・限界〜
 2.3 今後AIはどのように発展するのか?
    〜真の「人工」知能とは何か?〜

3.流行りの深層学習の長所・短所・対策
 3.1 深層学習の原理と特徴
    〜階層型神経回路網の手法と限界〜
 3.2 最近の深層学習の手法
    〜GAN・物体検出・回路の圧縮・転移学習・浸透学習〜
 3.3 深層学習の問題点と対策
    〜回路の見える化・最適化・少量学習〜

4.AI導入時の注意点の概要
 4.1 講師が提案する「AI導入の基本8箇条」
    〜基本8箇条とは何か?〜
 4.2 AI導入の成否のポイント:概要
    〜AI導入に失敗/成功する企業のもつ特徴〜

5.AI導入を成功させるにはどうすればよいのか?
 5.1 深層学習の導入時に生じやすい失敗
    〜問題の抽出・IT/AIコンサルの利用方法〜
 5.2 データの準備に関する誤解
    〜データの水増しやクレンジングについて〜
 5.3 AI手法の適切な選択方法とは?
    〜深層学習に向くもの/向かないもの〜
 5.4 AIベンダへの外注時に生じやすい失敗
    〜してはいけないこと〜
 5.5 AI技術者の確保・教育の際に起こりがちなこと
    〜求められるべき資質とは何か〜
 5.6 AI導入を成功させる方法
    〜導入・運用・活用・AI商品の販売など〜
 5.7 AIコンサル事例のご紹介
    〜複数のAI導入事例を通した考察〜

6.説明できるAIと次世代のAIについて
 6.1 AIに対する説明責任について
    〜「説明できるAI」とは何か?〜
 6.2 AIを説明するための手法
    〜代表的な手法・今後求められるべき手法〜
 6.3 深層学習の次に来るAIとは?
    〜必ず来る次世代AIを先取りする方法〜

7.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。

当社ホームページからお申込みいただきますと、サイエンス&テクノロジー株式会社から受講券および会場案内等をご指定の住所に送付いたします。
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