セミナー
サイトリニューアルをしました。
May 8, 2017
AI搭載システムの品質・安全保証技術
受講可能な形式：【Live配信】のみ
| 日時 | 2024年5月24日（金） 13:00～17:00 |
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| 会場 | オンライン配信セミナー |
会場地図 |
| 講師 | 森川 聡久（もりかわ あきひさ） 氏 株式会社ヴィッツ サービスデザイン事業領域 執行役員 / 株式会社イマジナリー 取締役 ＜略歴＞ 入社以来、デジタル情報家電のソフトウェア開発と、車載向けソフトウェアプラットフォームの開発に従事。2006年より機能安全対応を率い、2010年4月に日本初のIEC 61508 SIL3プロセス認証取得、2012年3月に世界初のISO 26262 ASILDプロセス認証取得に成功。この経験を活かして、さまざまな産業ドメインの機能安全・製品安全を支援中。 近年、人工知能（AI）搭載システムを機能安全規格適合するための研究と、自動運転レベル4システムを安全論証するための研究を実施し、安全設計ガイドライン（SEAMSガイドライン）を作成する。この技術知見を活かして、AIの機能安全規格策定活動に貢献中。 ISO/IEC JTC1/SC42 WG3エキスパート。IoT住宅 規格作成WG委員会オブザーバー。MISRA-C研究会メンバ。システム開発文書品質研究会（ASDoQ）運営委員。組込みシステム開発技術研究会（CEST）幹事。 |
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受講料(税込)
各種割引特典
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51,700円
( E-Mail案内登録価格 51,700円 )
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価：本体47,000円＋税4,700円
E-Mail案内登録価格：本体47,000円＋税4,700円
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お１人様受講の場合 51,700円 （47,000円＋税4,700円）
1口でお申込の場合 66,000円 （60,000円＋税6,000円／1口（3名まで受講可能）） ※S&T E-Mail案内登録価格 S&T複数同時申込み割引対象外 ※開催7日前に請求書を発送します。 ※開催日から9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。 一旦、納入された受講料はご返金できません。当日ご都合のつかない場合は代理の方がご出席下さい。 ※サイエンス＆テクノロジーが設定しているアカデミー価格・キャンセル規定対象外のセミナーです。 |
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| 主催 | (株)トリケップス | |
| オンライン配信 | ★本セミナーは、Zoomウェビナーを使用して行います。 受講者の通信回線にセキュリティなどの制限がある場合は参加できないことがあるため、 事前に当日ご利用予定の通信回線にて、 Zoom公式ページ（https://zoom.us）にアクセスできることをご確認していただくようお願いします。 または、Zoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認ください。 Zoomをダウンロードしている方はマイクとスピーカーのテストも可能です。 ※こちらは接続テスト用のミーティングです。実際のセミナー参加者画面とは異なります。 ★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。 ★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。 ※開催5日前までに主催会社(株)トリケップスから参加者に当日必要なURLとパスワードをメールにてお知らせします。 | |
| 備考 | ★受講申込者が必要定員に満たないセミナーは中止・延期させていただく場合があります。 その場合は開催1週間前にご連絡します。 ★1口でお申込の場合 代表受講者を定めて下さい。請求書発送等の連絡は代表受講者へ行います。 申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、ご参加できない場合があります。 | |
セミナー趣旨
近年、多様なシステムで人工知能（AI）が活用され、サービスの変革が進行しています。AIには、ブラックボックスのため振る舞いが不明確であり、結果が不確かであり、学習によって繰り返し更新される、といった特性があります。今まで高い製品品質を実現してきた国内製造業メーカーにおいても、AI搭載システムの品質保証や品質説明には非常に苦労されているのが実状です。これに対し当社では、AI搭載システムを機能安全規格適合するための研究事業を実施してまいりました。本研究事業を通して、AI搭載システムの品質・安全性を検証する技術を構築してまいりました。
本セミナーでは、これらの知見を踏まえ、AI搭載システムを品質保証するための重要なポイントや、各種検証手法について解説します。
本セミナーでは、これらの知見を踏まえ、AI搭載システムを品質保証するための重要なポイントや、各種検証手法について解説します。
セミナー講演内容
1 AI搭載システムの特徴と品質保証の課題
1.1 さまざまなAI搭載システム
1.2 さまざまなAIの種類
1.3 AI搭載システムの特徴
1.4 AI搭載システムの品質保証の課題
1.5 AIに関する標準化動向
2 従来の品質保証技術、品質説明技術
2.1 国際標準化した機能安全開発の概要
2.2 機能安全の品質保証技術とは
2.3 機能安全の品質説明技術とは
3 AI搭載システムの品質保証技術
3.1 AI搭載システムに対するテスト・検証手法
3.1.1 従来開発とAI開発におけるテスト・検証手法の共通と差異
3.1.2 AI向きのテスト手法
3.1.3 性能評価
3.1.4 使用実績評価
3.1.5 机上分析検証
3.1.6 シミュレーション
3.2 AIモデルの透明化技術
3.2.1 説明可能なAI（XAI）
3.2.2 説明可能なモデリングアプローチ
3.3 AI開発の透明化技術
3.3.1 説明可能性の高いAIモデルワークフロー
3.3.2 従来の品質説明技術を応用したAI学習プロセス
3.4 AI搭載システムの品質保証のポイント
1.1 さまざまなAI搭載システム
1.2 さまざまなAIの種類
1.3 AI搭載システムの特徴
1.4 AI搭載システムの品質保証の課題
1.5 AIに関する標準化動向
2 従来の品質保証技術、品質説明技術
2.1 国際標準化した機能安全開発の概要
2.2 機能安全の品質保証技術とは
2.3 機能安全の品質説明技術とは
3 AI搭載システムの品質保証技術
3.1 AI搭載システムに対するテスト・検証手法
3.1.1 従来開発とAI開発におけるテスト・検証手法の共通と差異
3.1.2 AI向きのテスト手法
3.1.3 性能評価
3.1.4 使用実績評価
3.1.5 机上分析検証
3.1.6 シミュレーション
3.2 AIモデルの透明化技術
3.2.1 説明可能なAI（XAI）
3.2.2 説明可能なモデリングアプローチ
3.3 AI開発の透明化技術
3.3.1 説明可能性の高いAIモデルワークフロー
3.3.2 従来の品質説明技術を応用したAI学習プロセス
3.4 AI搭載システムの品質保証のポイント
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