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小規模データに対する機械学習の効果的適用法

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 開催

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2024年6月25日〜7月9日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2024年7月5日まで承ります。

概要

本セミナーでは、少ない学習データでも有効に活用できる機械学習の方法を分かりやすく解説いたします。

開催日

  • 2024年6月24日(月) 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
  • 少数データを用いた機械学習の手法
  • 業務へのAI導入の秘訣

プログラム

 業務で機械学習、特に深層学習 (ディープラーニング) を利用する際、データが少なくて学習できない問題が発生することがあります。例えば、製品の画像による欠陥検査では、正常例は多数集めることができても、欠陥を含む不良品はごく少数しかない場合がほとんどです。また、そもそもデータ取得に大きな人的・時間的コストが必要な場合もあります。このような場合、結局、機械学習や深層学習の利用をあきらめてしまうことがあり、企業の業務へのAI導入を妨げる大きな要因の一つになっています。
 本セミナーは、そのようにデータが少ない場合でも、有効な学習を行う機械学習の方法を紹介することを目的としています。数式はできるだけ使わず、考え方や原理、要点が分り易い平易な説明を心掛けますので、人工知能や機械学習に対して特に予備知識がない方や、技術職ではない方でも大丈夫です。AIを業務に導入する際の注意点も扱いますし、最後にAIに関する様々な質疑応答やディスカッションを行う「AIよろず相談コーナー」もご用意しましたので、AIにご興味がある方はぜひお気軽にご参加下さい。

  1. 機械学習の現状と課題
    1. 人工知能と機械学習
    2. 機械学習の種類と方法
    3. 深層学習 (ディープラーニング) 概論
    4. 少量データを用いた機械学習とは?
  2. 少量データを用いた機械学習1:関数推定
    1. 最適値探索問題とその解法
    2. ベイズ最適化に基づく関数推定
    3. 遺伝的プログラミング (GP) による関数推定
    4. CGP (Cartesian GP) による関数推定
  3. 少量データを用いた機械学習2:異常検知
    1. 1クラスSVM (Support Vector Machine)
    2. CAE (Convolutional Auto Encoder) による異常検知
    3. 異常検知における学習データの水増し方法
    4. 時系列信号に対する異常検知
  4. 少量データを用いた機械学習3:少量データによる深層学習
    1. CG (Computer Graphics) を用いた機械学習
    2. GAN (Generative Adversarial Network) によるデータ水増し
    3. 転移学習と蒸留
    4. 浸透学習 (Percolative Learning) とその応用
  5. 少量データを用いた機械学習4:進化的機械学習
    1. 進化計算法の原理と特徴
    2. 処理プロセスの自動生成
    3. 分かり易い分類器の自動生成
    4. CS (Classifier System) によるルールの学習
  6. AIの業務への導入方法
    1. AI導入時の注意点
    2. AI人材の育成方法について
  7. まとめ・AIよろず相談コーナー

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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。

  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

  • 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
  • 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、PDFファイルを配布予定です。
  • 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。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

  • 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。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2024年6月25日〜7月9日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
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
2024/7/27 外観検査のデジタル化・自動化 オンライン
2024/7/30 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
2024/7/30 研究者・開発者の能力を拡張するための機械学習と材料DXへの展開 オンライン
2024/7/30 回帰モデルを用いた化学データの特性予測と実験条件探索 オンライン
2024/7/31 Pythonを用いたスペクトルデータ解析 オンライン
2024/7/31 機械学習による適応的実験計画 オンライン
2024/8/1 ニューラルネットワークを用いた3次元モデリング/自由視点画像生成 オンライン
2024/8/2 少量データを有効活用する機械学習の実践方法 オンライン
2024/8/2 特許調査、分析への生成AI活用とノイズ除去 オンライン
2024/8/2 ベイズモデリングの入門 & 実践講座 オンライン
2024/8/5 機械学習 (ディープラーニング) の基礎・活用・実践 (全3回) オンライン
2024/8/5 機械学習 実践編 オンライン
2024/8/5 AIによる新規化学物質の安全性評価とその信頼性 オンライン
2024/8/7 機械学習による物理代替モデル構築の考え方と実践 オンライン
2024/8/7 医療機器QMSにおける統計手法の適用とサンプルサイズ決定方法 オンライン
2024/8/8 回帰モデルを用いた化学データの特性予測と実験条件探索 オンライン
2024/8/9 AIによる新規化学物質の安全性評価とその信頼性 オンライン
2024/8/13 Pythonを用いたスペクトルデータ解析 オンライン
2024/8/23 機械学習の基本と回転機器の異常検知への応用 オンライン
2024/8/26 「感性・感情・印象」の評価・定量化・モデル化手法と技術開発への可能性 オンライン

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