技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

AIの選択・精度・効率・構造・コストなどの最適化原理

AIの選択・精度・効率・構造・コストなどの最適化原理

～AIを業務でより効率的に利用するために～
オンライン 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

開催日

  • 2026年3月19日(木) 10時30分 ～ 16時30分

プログラム

　企業の業務にAIや機械学習を導入する場合、機械学習ライブラリ中の基礎的な手法や、これまでに国際会議などで提案された既存モデルを試すことになります。あるいは、外部のAIベンダに外注したり、既存のAIソフトウェア・サービスを利用する場合もあるでしょう。その際、AI導入担当者は常に、『もっと良いモデルや利用方法がある/あったのではないだろうか?』という不安を感じることと思います。このため、用いるAIモデルの最適化を図る必要が生じます。ここでの最適化の評価基準は一通りではなく、モデルの精度・効率・構造・コスト・説明性などがあります。
　そこで本セミナーでは、AIを企業で有効かつ効率的に利用するために必要な「AIの最適化技術」を取り扱います。数式は極力使用せず、企業でAIを利用する観点から平易に解説いたしますので、実際にAI導入を担当されるAIの専門家の方だけでなく、日頃からAIに不慣れな方や、業務へのAI導入を検討中の方など、様々なバックグラウンドの方々にご参加頂ければ幸いです。最後に質疑応答や意見交換の時間も設けていますので、お気軽にご参加下さい。

  1. 機械学習概論
    1. 人工知能と機械学習
    2. 機械学習の種類と方法
    3. 機械学習の課題
  2. AIモデルの選択の最適化
    1. 基礎となる考え方
    2. 選択の自動化の試み
  3. AIモデルの精度の最適化
    1. 深層学習モデルの精度向上
    2. 深層学習以外のモデルの精度向上
  4. AIモデルの学習効率の最適化
    1. 教師なし学習の利用
    2. 自己教師あり学習の利用
    3. 学習データの水増しの活用
    4. 転移学習と蒸留の活用
  5. AIモデルの構造の最適化
    1. 特徴空間の最適化
    2. 深層回路の構造最適化
    3. 進化的機械学習の利用
  6. AIモデルのコストの最適化
    1. 重要度解析に基づく入力変数の削減
    2. 浸透学習法による入力変数の削減
    3. エッジAI化の試み
  7. AIモデルの説明性の最適化
    1. AIモデルの説明性・説明可能AI (XAI)
    2. 深層学習に対するXAI手法
    3. 深層学習以外のモデルに対するXAI手法
  8. まとめ
    1. セミナー内容のまとめと今後の課題
    2. 質疑応答と意見交換
ページのトップヘ

講師

  • 長尾 智晴 氏
    横浜国立大学 大学院 環境情報学府・研究院 情報メディア環境学専攻
    教授
ページのトップヘ

主催

株式会社 トリケップス
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 49,000円 (税別) / 53,900円 (税込)
1口
: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2026/3/30 プリンテッド有機半導体デバイスの設計・作製方法、応用例、および機械学習の活用 オンライン
2026/3/30 GMP業務における生成AIの活用法 オンライン
2026/3/31 CTD M2.5, M2.7作成および照会事項対応の実務的なテクニック オンライン
2026/3/31 Pythonで学ぶデータ解析・機械学習を理解するための線形代数入門 オンライン
2026/3/31 医薬品開発における日米欧のAI法規制/AI利用ガイダンスの現状と留意すべきポイント オンライン
2026/4/2 対話型AIによる文書作成のためのプロンプトエンジニアリング オンライン
2026/4/2 生成AIを活用した暗黙知の形式知化と設計業務効率化 オンライン
2026/4/3 生成AIによるマルチモーダルデータからの情報抽出・モデリング オンライン
2026/4/7 生成AIによる商標の立案・調査・出願への活用 オンライン
2026/4/8 蒸留プロセス設計の化学工学計算・データ解析と操作条件最適化 オンライン
2026/4/10 技術文書の作成・校正への生成AI活用のポイント オンライン
2026/4/10 データ駆動型の化学・材料関連研究の最新動向と小規模データの活かし方 オンライン
2026/4/13 Excel業務をPythonで置き換えるデータ解析の実践 オンライン
2026/4/13 対話型AIによる文書作成のためのプロンプトエンジニアリング オンライン
2026/4/14 フィジカルAIの基盤技術と実装ポイント オンライン
2026/4/14 CTD M2.5, M2.7作成および照会事項対応の実務的なテクニック オンライン
2026/4/14 生成AI×シナリオプランニングによる研究開発テーマ・企画立案の実践 オンライン
2026/4/14 医薬品事業におけるポートフォリオマネジメントのヒント オンライン
2026/4/14 生成AIによるマルチモーダルデータからの情報抽出・モデリング オンライン
2026/4/15 Pythonと生成AI/AIエージェントによるデータ分析入門 オンライン
ページのトップヘ

関連する出版物

発行年月
2025/6/30 皮膚の測定評価と可視化、イメージング技術
2025/6/23 防犯・監視カメラ〔2025年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2025/6/23 防犯・監視カメラ〔2025年版〕 技術開発実態分析調査報告書 (書籍版)
2025/5/30 AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測
2025/3/31 生成AIによる業務効率化と活用事例集
2024/10/31 少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発
2024/10/31 自然言語処理の導入と活用事例
2024/4/8 画像認識技術・システム 技術開発実態分析調査報告書
2024/4/8 画像認識技術・システム 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2024/3/4 対話型生成AI (人工知能) 利活用技術 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2024/3/4 対話型生成AI (人工知能) 利活用技術 技術開発実態分析調査報告書
2023/12/27 実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法
2023/6/30 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2022/12/31 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
2022/4/28 プラントのDX化による生産性の向上、保全の高度化
2022/4/28 研究開発部門へのDX導入によるR&Dの効率化、実験の短縮化
2022/1/12 製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック
2021/10/25 AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/10/25 AIプロセッサー
2021/7/30 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
ページのトップヘ