セミナー番号:B180257(進化的機械学習)
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー

ディープラーニングから
次世代のAIである“進化的機械学習”へ

~AI技術の業務への導入・活用・商品化の方法について~

■教師あり/なし学習などの機械学習の基礎■
■深層学習(ディープラーニング)の基礎と問題点■
■進化的機械学習の基礎と応用例、業務でのAIの利用方法■

AIをどのように会社の業務で利用すれば良いか
理論的な説明は最小限に留め、AIを業務で利用するという観点から、直感的に分かり易く解説

日時 2018年2月27日(火)  10:30~16:30
会場 東京・品川区大井町 きゅりあん  4F 第1特別講習室
会場地図
受講料(税込)
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

【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額の24,300円)】
※2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で追加受講できます。
※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」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
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。
得られる知識教師あり/なし学習などの機械学習の基礎,深層学習(ディープラーニング)について、進化的機械学習の基礎と応用例、業務でのAIの利用方法など
キーワード:人工知能,機械学習,深層学習,ディープラーニング,進化的機械学習,AIの利用

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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】

趣旨

 現在注目されている人工知能、特に深層学習(ディープラーニング)に代表される統計的機械学習は高性能ですが万能ではなく、業務で利用する際には、処理がブラックボックスになり人手で調整できない、膨大な数の学習データが必要であるなどの問題があります。
 これらをどのように解決し、AIをどのように会社の業務で利用したら良いかについて、理論的な説明は最小限に留め、AIを業務で利用するという観点から、直感的で分かり易く解説します。

プログラム

1.人工知能と機械学習
 1.1 人工知能の変遷と将来展望
 1.2 機械学習の種類と特徴
 1.3 統計的機械学習から進化的機械学習へ

2.統計的機械学習の方法論とその特徴
 2.1 教師あり/なし学習とその代表的な手法
 2.2 神経回路網の原理と学習法
 2.3 深層学習(ディープラーニング)の基礎
 2.4 深層学習(ディープラーニング)の問題点

3.進化的機械学習の方法論とその特徴
 3.1 進化的機械学習とは?
 3.2 進化計算法の原理とその改良手法
 3.3 進化的機械学習の特徴

4.統計的・進化的機械学習の利用例
 4.1 非破壊検査のための画像処理の自動構築
 4.2 特徴量の進化的最適化による画像認識
 4.3 人の違和感検知を応用した異常検知
 4.4 画像処理回路の全自動構築
 4.5 任意の機能を実現できる進化型神経回路網
 4.6 時系列信号の変動予測と投資戦略の構築
 4.7 機械・ロボット群の最適制御
 4.8 ごく最近の応用例

5.機械学習の業務応用
 5.1 機械学習の導入における課題
 5.2 AI技術の導入方法

6.まとめ

  □質疑応答□

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