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企業における
AI導入の成否を分けるキーポイント
~AI導入時に注意すべきこと~

■AI導入時の注意点、導入事例■
■AI手法の長所・短所■
■深層学習の原理・問題点・対策■

導入・活用をふまえてAIの本質、光と影に迫る

AI導入に失敗/成功する企業のもつ特徴とは

データの準備に関する誤解、AI手法の適切な選択方法、外注時にしてはいけないこと、AIに対する説明責任、、、

AIを説明するための代表的な手法、今後求められるべき手法
日時 2019年7月30日(火)  10:30~16:30
会場 東京・品川区大井町 きゅりあん  5F 第3講習室
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
48,600円 ( S&T会員受講料 46,170円 ) S&T会員登録について
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
2名で48,600円 (2名ともS&T会員登録必須​/1名あたり定価半額24,300円) 
備考資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
得られる知識AI導入時の注意点、AI手法の長所・短所、深層学習の原理・問題点・対策など
キーワード:AI導入、深層学習、機械学習、説明できるAI、次世代AI、進化的機械学習

セミナー講師

横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授 工学博士 長尾 智晴 氏
【専門】知能情報学・知能ロボティクス
【講師紹介】

セミナー趣旨

 昨今、大企業・中小企業を問わず、AIの早期導入の強迫観念に悩まされている経営者・技術者の方々が多いようです。中には「AIを導入しないとライバル企業に負けてしまう。とにかく何でも良いから導入しよう。」と考える方も居られます。実際、深層学習(ディープラーニング)の発展により、従来は実現できなかった高い精度を達成できたり、AIを用いることができなかった業務への導入が可能になったりしているのは事実です。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、使用上の問題点も多いです。このため、AI導入時に注意すべきことが実際は非常に多く、導入を迷っていたり、導入してみたもののうまく行かずに困っている
企業が多いのが実情です。
 本セミナーでは、それらのお悩みをお持ちの方を対象として、AI導入時の注意点について、導入事例(ただし実名や詳細は伏せます)
を交えながら平易に解説します。

セミナー講演内容

1.序論:現在のAIブームの本質
 1.1 企業が置かれている現状
   ~AIが今後の世界を制する?~
 1.2 AIの応用分野
   ~AIが有効な分野/まだ使えない分野~

2.そもそもAIとは何で今後どうなるのか?
 2.1 AI手法のトレンドの推移
    ~論理・知識・学習・脳など~
 2.2 機械学習とは何か?
    ~代表的な手法の概要・特徴・限界~
 2.3 今後AIはどのように発展するのか?
    ~真の「人工」知能とは何か?~

3.流行りの深層学習の長所・短所・対策
 3.1 深層学習の原理と特徴
    ~階層型神経回路網の手法と限界~
 3.2 最近の深層学習の手法
    ~GAN・物体検出・回路の圧縮・転移学習・浸透学習~
 3.3 深層学習の問題点と対策
    ~回路の見える化・最適化・少量学習~

4.AI導入時の注意点の概要
 4.1 講師が提案する「AI導入の基本8箇条」
    ~基本8箇条とは何か?~
 4.2 AI導入の成否のポイント:概要
    ~AI導入に失敗/成功する企業のもつ特徴~

5.AI導入を成功させるにはどうすればよいのか?
 5.1 深層学習の導入時に生じやすい失敗
    ~問題の抽出・IT/AIコンサルの利用方法~
 5.2 データの準備に関する誤解
    ~データの水増しやクレンジングについて~
 5.3 AI手法の適切な選択方法とは?
    ~深層学習に向くもの/向かないもの~
 5.4 AIベンダへの外注時に生じやすい失敗
    ~してはいけないこと~
 5.5 AI技術者の確保・教育の際に起こりがちなこと
    ~求められるべき資質とは何か~
 5.6 AI導入を成功させる方法
    ~導入・運用・活用・AI商品の販売など~
 5.7 AIコンサル事例のご紹介
    ~複数のAI導入事例を通した考察~

6.説明できるAIと次世代のAIについて
 6.1 AIに対する説明責任について
    ~「説明できるAI」とは何か?~
 6.2 AIを説明するための手法
    ~代表的な手法・今後求められるべき手法~
 6.3 深層学習の次に来るAIとは?
    ~必ず来る次世代AIを先取りする方法~

7.まとめと質疑応答