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

説明できるAI (XAI) の原理と失敗しない深層学習 (ディープラーニング) 導入のコツとノウハウ

Zoomを使ったライブ配信セミナー

説明できるAI (XAI) の原理と失敗しない深層学習 (ディープラーニング) 導入のコツとノウハウ

~ブラックボックスである機械学習が行う処理の見える化、説明性の向上、共進化とAI導入成功の要点~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、人工知能・機械学習について基礎から解説し、深層学習の問題を解決するXAIと、企業へのXAI導入について平易に解説いたします。

開催日

  • 2021年1月28日(木) 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

  • 人工知能と機械学習の概要
  • 深層学習の現状と課題
  • 説明できるAI (XAI) とその方法
  • 業務へのAI導入と成功のコツなど

プログラム

 現在、大企業・中小企業を問わず業務へのAIの導入が検討されています。深層学習 (ディープラーニング) の発展により、これまでAIを適用することができなかった業務へのAI導入が可能になりつつあります。
 一方、深層学習はオールマイティな手法ではなく、何でも解決できるわけではありませんし、利用上の問題点も多い手法です。その中で最も大きな問題が、処理の説明性・可読性が著しく低いことです。深層学習は処理がブラックボックスになるため、その説明性を高めないと業務で利用したり製品で用いたりすることが難しいと言われています、このため、最近では、説明できるAI (XAI:eXplainable AI) 、さらに将来的には人と共に進化する共進化AIが求められています。
 本セミナーでは、深層学習などの機械学習を企業の業務に導入したいと考えている方々を対象として、人工知能、機械学習、深層学習、説明できるAI、業務へのAI導入方法、失敗しないコツなどについて、人工知能に初めて接する人でも聴けるように平易に解説します。技術者の方でなくても「聴いて分る」セミナーを目指しますので、職種や専門性、予備知識のある/なしに関係なく、どうぞお気軽にご参加下さい。

  1. 人工知能と機械学習
    1. 人工知能とは何か?
    2. 機械学習概論
    3. 説明できるAI (XAI) と共進化AI
  2. 深層学習 (ディープラーニング) の現状と課題
    1. ニューラルネットワーク概論
    2. 深層学習の基礎と最近の手法
    3. 深層学習の特徴・問題点・対策
  3. 深層学習などのブラックボックス系機械学習のXAI
    1. 学習済みの深層回路の可視化法
    2. 深層回路の構造単純化・最適化法
    3. 処理過程が分り易い深層学習
    4. 転移学習と浸透学習
  4. 決定木などのホワイトボックス系機械学習のXAI
    1. 特徴量の最適化による精度向上
    2. 処理過程が説明できる処理の自動構築
    3. 決定木などの処理の言葉による説明
  5. AIの業務への導入方法
    1. AI導入時の注意点
    2. AI導入の事例紹介
    3. AI導入を成功させるコツとは?
  6. まとめと質疑応答

講師

  • 長尾 智晴
    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

主催

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
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 22,500円(税別) / 24,750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 30,400円(税別) / 33,440円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) 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。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

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。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 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。

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
2024/4/24 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 オンライン
2024/4/25 カルマンフィルタの実践 オンライン
2024/4/26 ExcelとPythonによる多変量解析 超入門 オンライン
2024/4/26 少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用 オンライン
2024/4/26 AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 オンライン
2024/5/2 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 オンライン
2024/5/8 AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 オンライン
2024/5/17 AIを巡る主要国の動向と日本におけるAI実務対応のポイント 東京都 会場・オンライン
2024/5/17 スパース推定の本質の理解と実装応用技術への展開 オンライン
2024/5/23 ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習 オンライン
2024/5/23 3次元モデリング/自由視点画像生成のための「NeRF」の基礎 オンライン
2024/5/24 マテリアルインフォマティクスの材料開発への適用と活用事例 オンライン
2024/5/24 画像認識のためのディープラーニングとモデルの軽量化 オンライン
2024/5/27 機械学習による適応的実験計画 オンライン
2024/5/27 外観検査へのAI導入と生成AIによるトレーニングデータ不足への対応 オンライン
2024/5/31 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
2024/6/12 デジタル時代のヘルスケアビジネスの立ち上げ方 東京都 会場・オンライン
2024/6/13 エンジニアのための実験計画法とExcel上で構築可能な人工知能を併用する非線形実験計画法 オンライン
2024/6/14 機械学習による異常検知入門 東京都 会場
2024/6/17 AI関連発明の出願戦略と生成AIの知財制度上の留意点 オンライン

関連する出版物

発行年月
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
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)
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
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
2021/7/14 AIビジネスのブレークスルーと規制強化
2021/6/30 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/8/11 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31 生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
2020/3/26 ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24 リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
2019/1/31 センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/5/31 “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
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
2003/6/27 ニューアルゴリズムによる画像処理システム事例解説
2001/9/28 MATLABプログラム事例解説Ⅱ アドバンスド通信路等化