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はじめての人工知能

はじめての人工知能

～初学者のためのAI技術の基本的な考え方、必要知識、導入手順、活用の留意点～
東京都 開催 会場 開催
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開催日

  • 2017年2月17日(金) 10時00分 ～ 17時00分

受講対象者

  • 人工知能を具体的に導入検討している研究者・技術者
  • 新規事業開発や製品ビジネス戦略、製品サービスの向上のため人工知能の基礎を理解したい担当者

修得知識

  • 人工知能が注目される背景
  • 人工知能の基礎
  • IoTと人工知能との関係
  • ベイズ理論の基礎
  • 人工知能の導入・活用にあたり知っておくべきこと、何から始めれば良いのか
  • 人工知能の様々な応用事例と可能性・課題

プログラム

　本セミナーでは、人工知能に関する基本的・網羅的な知識を得たい方・これから導入をお考えの方等、主として初学者を対象として、最近の人工知能 (AI) 技術の基本的な考え方や背景から、パターン認識を中心とした基礎的な手法について解説します。
　人工知能を学習・導入検討するにあたって、どこから始めれば良いのか?留意すべき点は何か?導入に向けた手順等についても触れ、また、発展が著しい本分野の最新動向や、各種応用の現状と可能性について、解説すると共に質疑応答を通して理解を深めます。
　本講座を受講することで、ロボットやクルマをはじめとした、各種製品の知能化・高機能化に役立ちます。

  1. 人工知能の背景と現在
    1. 人工知能とは何か?
    2. 第三次人工知能ブームとディープラーニング
    3. ビッグデータ・IoTと人工知能
    4. なぜ人工知能に確率・統計が重要なのか?
    5. 本講演における各技術の関係について
  2. ナイーブベイズに基づくパターン認識 (スパムフィルター)
    1. 機械学習とは?
    2. パターン認識と分類問題
    3. スパムフィルターの作り方
    4. 確率とベイズ理論の基礎
    5. グラフィカルモデル
    6. ナイーブベイズ
  3. ディープラーニングと画像認識
    1. 画像認識の基礎
    2. 特徴量と機械学習を用いた画像認識
    3. 人間の視覚情報処理とネオコグニトロン
    4. Convolutional Neural Network (CNN)
    5. Caffeを用いたCNNの実行
  4. ゲームに勝つAIと強化学習
    1. Alpha GOの衝撃と背景技術
    2. 強化学習とは?
    3. Q学習
    4. 逆強化学習
    5. モンテカルロ木探索
    6. Deep Q学習
  5. これからのビジネスに人工知能を活かせるか?
  6. 質疑応答と議論
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講師

  • 谷口 忠大 氏
    立命館大学 情報理工学部 知能情報学科
    教授
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会場

株式会社 技術情報協会
東京都 品川区 西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F
株式会社 技術情報協会の地図
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主催

株式会社 技術情報協会
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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
: 50,000円 (税別) / 54,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 48,600円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 45,000円(税別) / 48,600円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 54,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 97,200円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 145,800円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。
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