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深層学習の「見える化」と次世代の「説明できるAI」

深層学習の「見える化」と次世代の「説明できるAI」

東京都 開催 会場 開催
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概要

本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説いたします。

開催日

  • 2019年10月23日(水) 10時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
    • 画像処理
    • 信号処理
    • 医療福祉
    • スポーツ分野
    • セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
    • ロボット
    • コンピュータビジョン
    • 異常行動検出、異常領域検出
    • 統計
    • 経済学 など
  • 機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
  • これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者
  • 機械学習で課題を抱えている方

プログラム

　昨今、深層学習 (Deep Learning) を企業での業務で利用しようとしたものの、生成された処理を説明することができず、実際は導入できていない企業も多い。
　本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説する。

  1. 人工知能と機械学習
    1. 人工知能の考え方の推移
    2. 機械学習の種類と方法
  2. 深層学習 (ディープラーニング) の基礎と問題点
    1. 神経回路網の原理と学習法
    2. 深層学習の基礎と実装方法
    3. 深層学習の最近の手法
    4. 深層学習の問題点と課題
  3. 「説明できるAI」～ブラックボックスの説明性向上～
    1. 説明できるAIとは?
    2. 学習済の深層回路と入出力の関係性の可視化
    3. 深層回路の圧縮と簡約化
    4. 処理過程が理解し易い構造の深層学習
  4. 「説明できるAI」 ～ホワイトボックスの精度向上～
    1. 進化的機械学習の原理
    2. 特徴量の最適化による簡潔な認識処理
    3. 処理過程が説明できる処理の自動生成
    4. 決定木・決定回路の処理の言葉による説明
    5. 小規模かつ高性能な回路の自動設計
  5. 業務へのAI導入方法
    1. AI導入における基本8原則
    2. AIコンサルの事例紹介
  6. まとめと質疑応答
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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
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会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図
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主催

株式会社 トリケップス
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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
: 46,000円 (税別) / 50,600円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)
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