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
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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。
深層学習は高精度な認識・分類などを実現できる有効な手段ですが、深層回路で行なわれている処理 (判断根拠や機序) を人が理解することができないため、説明が求められる場面で使い辛いという課題があります。このため、特にブラックボックス系の機械学習を説明する説明可能AI (XAI:eXplainable AI) が利用され始めています。XAI によって機械の判断や挙動を人が理解できるようになると、過去の事例以外の人の事前知識を機械側に与えたくなります。これによって、人と機械の間で知識を授受する「対話」が生じ、人と機械の知能が共に進化する共進化AI (CAI:Co-evolutonal AI) が生まれました。今後はさらにその傾向が強まり、人がAIを教育し、場合によっては躾けることで人との共生に適した信頼できるAIへと発展させる必要があります。
本セミナーでは、現在利用されている深層学習を取り巻く課題と、人との対話を中心とした次世代のAIについて、数式は極力使わずに平易に解説します。企業の業務へのAIの導入・活用方法についても触れます。現世代および次世代のAIについてご関心がおありの方々は奮ってご参加下さい。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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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 | |
2025/6/6 | 時系列データ分析の基礎と実務への応用 | オンライン | |
2025/6/13 | 時系列データ分析の基礎と実務への応用 | オンライン | |
2025/7/23 | 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 | |
2025/7/29 | 人工知能応用技術ディープニューラルネットワークモデルとMTシステムの基礎・学習データ最小化・エンジニアリング応用入門 | オンライン | |
2025/7/29 | 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 |
発行年月 | |
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1990/2/1 | 色彩再現の基礎と応用技術 |
1989/7/1 | 映像機器におけるディジタル信号処理技術 |
1987/11/1 | デジタルシグナルプロセッサの基礎と応用 |
1986/11/1 | デジタル・カラー複写機の開発 |