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少量データを有効活用する機械学習の実践方法

少量データを有効活用する機械学習の実践方法

～データが少ない場合でも有効な機械学習を行うには～
オンライン 開催
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    • 受講特典: アーカイブ配信付き (視聴期間: 2024年8月5日〜8月11日を予定)

    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8月2日(金) 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

    　業務で深層学習 (ディープラーニング) などの機械学習を利用する際、データが少なくて学習できなかったり、信用性が低い深層回路が作られたりする問題が発生します。また、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異常例はごく少数しか集めることができない場合が多いです。また、そもそもデータの取得に多大な人的・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受講可能です。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. 深層学習 (ディープラーニング) 概論
      3. 生成系AI・説明可能AI:XAI
      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. データの特徴空間を用いた異常検知
      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. 生成系AIによる学習データの水増し
      3. 既存NNの知識の活用: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. ルール集合の学習
    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
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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

    サイエンス＆テクノロジー 株式会社
    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
    : 36,200円 (税別) / 39,820円 (税込)
    複数名
    : 25,000円 (税別) / 27,500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 25,000円(税別) / 27,500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 36,200円(税別) / 39,820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)
    • 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。
    • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

    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 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。
    • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
    • 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。
    • 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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    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
    2024/6/24 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
    2024/6/24 外観検査の自動化の進め方と画像データ取得およびAIによる検査のポイント オンライン
    2024/6/24 計測インフォマティクスの基礎とスペクトルデータ解析への応用 オンライン
    2024/6/26 深層学習と適応フィルタ オンライン
    2024/6/26 少ないデータに対する機械学習の適用と学習結果の評価技術 オンライン
    2024/7/5 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
    2024/7/8 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
    2024/7/8 ディープラーニングと機械学習プロジェクトの進め方 オンライン
    2024/7/8 生成AI、LLM (大規模言語モデル) の選び方と使い方 オンライン
    2024/7/8 人工知能の医療検査への応用事例と関連法規制 オンライン
    2024/7/9 画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術 オンライン
    2024/7/10 異常検知、学習データ作成への生成AI活用 オンライン
    2024/7/10 外観検査のデジタル化・自動化 オンライン
    2024/7/12 人工知能の医療検査への応用事例と関連法規制 オンライン
    2024/7/18 Vision Transformerの仕組み オンライン
    2024/7/22 画像認識技術入門 オンライン
    2024/7/22 ベイズモデリングの入門 & 実践講座 オンライン
    2024/7/23 カルマンフィルタの実践 オンライン
    2024/7/25 ディープニューラルネットワークモデル/MTシステムの基礎と学習データ最小化 オンライン
    2024/7/25 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
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    関連する出版物

    発行年月
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    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
    2021/10/25 AIプロセッサー (CD-ROM版)
    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
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    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
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    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
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