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最適化技術の本命 : 進化計算法 (EC:Evolutionary Computation) の基礎と応用

最適化技術の本命 : 進化計算法 (EC:Evolutionary Computation) の基礎と応用

～あらゆる最適化に有効な手法の原理と利用方法～
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開催日

  • 2024年2月1日(木) 9時30分 ～ 12時30分

プログラム

　現在、深層学習や生成系AIなどの機械学習や人工知能 (AI) の話題が毎日のように取り上げられ、社会の関心が集まっています。ほとんどの機械学習は、入力に対する出力の「誤差」を最小化 (=評価を最大化) する技術です。また、量子計算における量子アニーリングの主なテーマは問題を最小値探索問題として記述することです。つまり、全ての人工知能や情報処理は「最適化」という概念で表すことができます。最適化は非常に広い概念であるとともに、あらゆる工学・産業・社会を制する技術であると言えます。
　講師らは、最適化法の中でも、生物進化から着想された進化計算法 (EC:Evolutional Computation) に以前から注目して長年に渡って研究を続けてきました。そして進化計算こそが最も重要な工学技術であると確信しています。
　本セミナーでは、今後益々その重要性とニーズが高まると予想される進化計算法の基礎から応用までを易しく解説します。ご関心がおありの方はぜひ奮ってご参加下さい。

  1. 最適化=全てを制する工学技術
    1. 工学・人工知能・機械学習と最適化の関係
    2. 最適化問題・最適化法の種類と特徴
  2. 進化計算法 (EC:Evolutional Computation) の基礎
    1. 基本的な考え方
    2. 遺伝的アルゴリズム (GA)
    3. 遺伝的プログラミング (GP・CGP)
    4. 進化戦略 (ES) と実数値最適化 (CMA-ES)
    5. 進化型多目的最適化 (EMO)
    6. 様々な進化計算法
      • GMA
      • EDEN
      • GRAPE 他
  3. 進化計算法 (EC) の応用
    1. 最大/最小値探索への応用
    2. 関数推定への応用
    3. 画像処理・認識への応用
    4. 進化型神経回路網への応用
    5. 深層回路の最適化への応用
    6. ルール集合の最適化への応用
    7. マルチエージェント制御への応用
  4. 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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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
: 47,000円 (税別) / 51,700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、 視聴環境 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。
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