データ量の観点から見た機械学習とその業務での活用方法

サイエンス＆テクノロジー株式会社長尾智晴　氏 39,600円

データの量に振り回されAIに利用されるのか、適切な対処法によりAIを利用するのか、、、、
大量学習、少量学習のもつ特徴と問題点、有効な利用方法を充分に理解し、適材適所で利用するために

◇◆◇◆本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。◇◆◇◆
※セミナー視聴ページは、S&Tマイページからお願いいたします。
（S&T会員登録（主催会社のWeb会員（無料））が必須ですので弊社で登録いたします。）

【配布資料】
PDFデータ（印刷可／編集不可）
※セミナー開催日の2日前を目安にS&Tマイページからダウンロード可能になります。

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

機械学習，深層学習，生成系AI，大量学習，少量学習，業務へのAI導入

セミナーの対象者はこんな方です

企業人や一般の方々，AIの初学者など．

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2023/06/26 (月) 10:30～ 16:30 （受付 10:20 ～ )

他の開催日・開催場所（同じ都道府県内）で探す

申込み期間

～ 2023/06/25

主催会社

サイエンス＆テクノロジー株式会社

この主催会社の他の最新セミナーを見る

定員

30名

受講料

39,600円 (主催会社からのE-Mail定期配信をご希望頂くと更に割引となります）

開講場所

・会場名：　本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
・住所：　 ※会社・自宅にいながら受講可能です※　
・交通アクセス：　

講師

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

カリキュラム、
プログラム

【セミナー趣旨】
　我が国ではChatGPTなどの生成系AIの業務での積極的な利用を推奨する専門家や実業家が多いです。これらの機械学習ツールは大量の学習データをもとにして作られており、確かに高性能ですが、説明性が低く、出力の真偽とデータソースが不明で、権利侵害の可能性もあるため、利用に当たっては充分に注意する必要があります。また、企業がもつデータの中には少量のものも多く、“深層学習の適用が困難”という理由だけで、対処法があるにも関わらずAIの導入をあきらめる会社もあります。
　前者のような大量学習、後者のような少量学習のもつ特徴と問題点、有効な利用方法を充分に理解した上で、業務で適材適所で利用することが求められています。
　本セミナーは正にその一助となることを目標にしています。今後，AIに利用されるのか／利用するのかを決めるのはあなた自身です。AIに不慣れな非技術職の方々を含む、より多くの方々に聴いて頂ける平易で解り易い説明を行ないますので、ぜひ積極的にご参加頂ければ幸いです。

【講演内容】
１．序論：機械学習入門
　1-1 人工知能と機械学習
　　　～AI世代・AIの課題・将来展望～
　1-2 機械学習の分類と手法
　　　～EBLとIBL・教師あり／なし学習～

２．大量データに基づく機械学習とその応用
　2-1 人工神経回路網と深層学習の基礎
　　　～原理・構造・学習法～
　2-2 深層学習による画像処理・認識
　　　～DNN・CNN・U-Net・YOLOなど～
　2-3 深層学習による自然言語処理
　　　～Transformer・GPT・ChatGPTなど～
　2-4 深層学習による時系列予測
　　　～RNN・LSTM・DQN・PLMなど～
　2-5 深層学習による異常検知
　　　～AE・CAE・VAE・U-MAPなど～

３．少量データに基づく機械学習とその応用
　3-1 少量データの学習における課題
　　　～データの水増し・欠損の補間など～
　3-2 少量データからの関数推定／最適化
　　　～EMアルゴリズム・ベイズ最適化・GP～
　3-3 学習事例が少ない場合の画像認識
　　　～半教師付き学習・GAN・CGなど～
　3-4 データが少ない場合の異常検知
　　　～１クラスSVM・シミュレータの利用～
　3-5 進化的機械学習
　　　～進化計算法による処理の自動構築～

４．企業の業務での機械学習法の利用
　4-1 企業でのAI開発について
　　　～基本方針・トレンド・外注時の注意～
　4-2 深層学習の効果的な利用方法
　　　～説明性・リスク・ルールとの共存など～
　4-3 ChatGPTなどの生成系AIの有効な利用方法
　　　～利用上の注意・どこに利用するか？～
　4-4 データが少ない場合のAI導入
　　　～データ収集・学習法の選択・AutoML～
　4-5 AI人材の育成方法
　　　～必要な人材とその育成方法～

５．まとめと質疑応答・AIよろず相談室

付録１：代表的な機械学習法
付録２：進化計算法入門
付録３：横浜国立大学の紹介

【キーワード】
人工知能，機械学習，深層学習，ChatGPT，生成系AI，少量学習

セミナー参加費
支払い方法

　○ お支払方法

オンラインセミナーは銀行振込みのみです。

会場受講の場合に限り、会場で現金またはクレジットカードでのお支払いが可能です。

会場でクレジットカード支払いの場合は、通信欄に「会場でカード支払い」をご入力ください。

　○ 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受講も可能です。

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にて承ります。

その他、申込み要領は下記をご参照ください。

https://www.science-t.com/seminarentryguide/

お知らせ

※通信欄にS&Tからの「E-mail案内希望：する／しない」をご入力下さい

【テレワーク応援キャンペーン】
　受講料(税込)：39,600円／E-Mail案内登録価格：37,620円
　※１名でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。

【2名同時申込みで1名分無料】
　１名あたり定価”49,500円の半額”24,750円（税込）
　※2名ともS&TのE-mail案内登録が必須で、同一法人内に限ります。
　※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。

【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11,000円

■■■お申込み時の注意■■■
通信欄に以下をご入力下さい。

①「E-mail案内希望：する／しない」
※割引適用にはE-mail案内登録が必須となります※

②2名様以上でお申し込みの場合
　・氏名
　・部署
　・メールアドレス
　・「E-mail案内希望：する／しない」
　※割引適用にはE-mail案内登録が必須となります※

お申込みと同時に、セミナーの視聴、テキスト配布等のため
S&T（主催会社のWeb)会員登録をさせていただきます。
（E-mail案内登録とは異なります）