Zoomを使ったライブ配信セミナー

説明できるAI (XAI) から人と共に進化するAI (CAI)へ

～今後のAIに必要な人との親和性と業務へのAI導入成功のコツ～

オンライン開催

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

2020年11月25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

修得知識

人工知能 (AI) ・機械学習の現状と課題
深層学習 (ディープラーニング) の原理と課題
「説明できるAI (XAI) 」と「共進化AI (CAI) 」とは
業務へのAI導入の秘訣

プログラム

　深層学習によって機械学習の適用範囲と精度が向上したことに伴い、企業の業務へのAI・機械学習の導入が進められていますが、現在主流の深層学習などは説明性が低くて業務では利用しづらいものになっています。
　そこで本セミナーでは、現在注目され、盛んに研究されている次世代のAIである「説明できるAI (XAI) 」、さらにその進化型の「共進化AI (CAI) 」について、経済産業省NEDO「共進化AI」プロジェクトの採択テーマの1つの研究代表者でもある講師がわかり易く解説するとともに、AIを企業の業務に導入する際のキーポイント・成功のコツ・AI人材育成方法などについても解説します。企業でAIを導入することにご関心がおありの方はぜひ受講して下さい。

人工知能・機械学習の現状と課題
1. 人工知能における考え方の推移
2. 機械学習の種類と特徴
3. 階層型神経回路網の学習方法
4. 深層学習の原理と問題点
5. 人工知能の最近の課題
“説明できるAI (XAI:eXplainable AI) ”とその実現方法
1. 説明できるAI (XAI) とは何か?
2. 深層回路の見える化手法
3. 可視化を前提とした深層回路GCM
4. 深層回路の圧縮・単純化・構造最適化
5. 転移学習と浸透学習PLM
6. 非深層回路の説明性・精度向上法
“共進化AI (CAI:Co-evolutional AI) ”とその実現方法
1. 共進化AI (CAI) とは何か?
2. 知識工学と知識表現方法
3. whatの知識の相互利用
4. howの知識の相互利用
5. 事例ベース学習 (IBL) から説明ベース学習 (EBL) へ
6. 日本独自のAIとは何か?
AIの企業の業務への導入方法
1. AI導入時に注意すべきこと
2. AI人材の育成方法について
3. AI導入を成功させるコツ
4. AIコンサルについて
まとめ

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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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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

: 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)

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、視聴環境をご確認いただき、ミーティングテスト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。
セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。電子媒体での配布はございません。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
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。
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。

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開始日時		開催方法
2025/4/21	CMOSイメージセンサーの基礎とイメージング技術の最新動向	オンライン
2025/4/22	マテリアルズインフォマティクスの高分子材料開発への応用	オンライン
2025/4/22	未知の異常も検知する人工知能MTシステム (MT法) 基礎と応用入門	オンライン
2025/4/23	小規模データに対する機械学習の効果的適用法	オンライン
2025/4/25	機械学習のための効率的なデータ取得法と解釈・評価方法	オンライン
2025/4/25	マテリアルズインフォマティクスの基礎と高分子材料設計における応用事例	オンライン
2025/4/28	AI外観検査 (画像認識) のはじめ方、すすめ方、精度向上への考え方	オンライン
2025/4/30	未知の異常も検知する人工知能MTシステム (MT法) 基礎と応用入門	オンライン
2025/5/7	機械学習のための効率的なデータ取得法と解釈・評価方法	オンライン
2025/5/7	生成AIを活用したデータ分析の基礎とポイント	オンライン
2025/5/13	異常検知への生成AI活用と判断の標準化、高精度化	オンライン
2025/5/15	化学工学におけるビッグデータ非依存のニューラルネットワーク活用手法	オンライン
2025/5/16	画像認識技術入門	オンライン
2025/5/19	AI分野における特許戦略	オンライン
2025/5/20	マテリアルズインフォマティクス・第一原理計算の基礎と材料研究への応用	オンライン
2025/5/22	実績ありの製造業AI活用ノウハウ	オンライン
2025/5/23	AI分野における特許戦略	オンライン
2025/5/28	化学工学におけるビッグデータ非依存のニューラルネットワーク活用手法	オンライン
2025/6/4	マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析	オンライン
2025/6/5	汎用的インフォマティクス&統計的最適化実践入門	オンライン

発行年月
2015/8/17	防犯・監視カメラ〔2015年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2015/8/17	防犯・監視カメラ〔2015年版〕技術開発実態分析調査報告書
2014/3/7	画像処理・画像符号化・画像評価法
2013/10/29	高効率動画像符号化方式:H.265/HEVC (High Efficiency Video Coding)
2013/8/2	HLAC特徴を用いた学習型汎用認識
2013/6/21	機械学習によるパターン識別と画像認識への応用
2013/6/1	画像診断機器(磁気共鳴) 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2013/6/1	画像診断機器(磁気共鳴) 技術開発実態分析調査報告書
2013/3/29	3次元物体認識手法とその応用 (カラー版)
2012/10/25	電子写真装置の定着技術技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2012/10/25	電子写真装置の定着技術技術開発実態分析調査報告書
2012/6/20	画像復元・超解像技術の基礎と応用
2012/4/20	デジカメ主要8社の静止画信号処理技術技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2012/4/20	デジカメ主要8社の静止画信号処理技術技術開発実態分析調査報告書
2011/2/4	入門画質改善・画像復元・超解像技術
2010/11/15	防犯・監視カメラ技術開発実態分析調査報告書
2010/11/10	高ダイナミックレンジ画像処理技術とMATLABシミュレーション
2010/9/24	JPEG XR画像符号化方式と性能評価
2010/2/22	画像理解・パターン認識の基礎と応用
2009/9/16	H.264 / MPEG-4 AVC 拡張規格・応用例・最新動向

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