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開催日 2019/12/16 (月) 開催地 東京都

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~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~

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

主催 サイエンス&テクノロジー株式会社 講師 長尾 智晴 氏 受講料 49,500円   

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 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。

このセミナーを受講すると、こんなスキルが身につきます

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

・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

セミナーの対象者はこんな方です

本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。
開催日時 2019/12/16 (月)     10:30~ 16:30     (受付  10:00 ~ )

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申込み期間  ~ 2019/12/15
主催会社 サイエンス&テクノロジー株式会社
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定員 30名
受講料 49,500円
開講場所 ・会場名: 東京・品川区大井町 きゅりあん 5F 第2講習室
・住所: 〒140-0011 東京都品川区東大井5-18-1 
・交通アクセス: 「大井町駅」(中央改札)より徒歩1分
講師
長尾 智晴 氏 講師写真

長尾 智晴 氏

横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授 工学博士 

カリキュラム、
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
特典 セミナー資料付き。

食事付 食事付 飲み物付き 飲み物付き 
セミナー参加費
支払い方法
○ お支払方法

(1)銀行振込、または(2)当日会場での現金払い

 ※原則として受講料のご入金は、開催日までにお願いいたします。

 ※原則として銀行振込の場合、領収証の発行はいたしません。

 ※銀行振込の場合、手数料はご負担ください。



○ キャンセルについて

お申込み後、ご都合が悪くなった場合は代理の方のご出席も可能です。

やむなくキャンセルされる場合は、下記のキャンセル規定で承ります。

◇キャンセル規定◇

開催日から逆算(営業日:土日・祝祭日等を除く)いたしまして、

・開催7日前以
お知らせ ※各種割引特典がございます。

【2名同時申込みで1名分無料(1名あたり定価半額の24,750円)】
  ※2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。
  ※同一法人内による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。)
  ※他の割引は併用できません。


【アカデミー割引】
学生・教員および医療従事者は、1名につき10,800円/日
 (※他の割引との併用はできません。)

【お申込み時の注意】
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別に必ずサイエンス&テクノロジーの事務担当から連絡を行います。
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