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~機械学習の説明性向上・精度向上の方法と失敗しないAI導入のコツ~
 
☆☆☆ Web配信セミナー ☆☆☆
☆☆☆ 本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆

トリケップスセミナー

 開催日時:2023年2月22日(水)10:30~16:30
 参 加 費:お1人様受講の場合 51,700円(税込/1名)
     1口(1社3名まで受講可能)でお申し込みの場合 62,700円(税込/1口)

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 ★ 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。

講 師

長尾 智晴(ながおともはる)氏  
横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授(工学博士)

<経歴、等>
 東京工業大学大学院出身、東京工業大学助手・助教授を経て、2001年より現職。YNU人工知能研究拠点長。情報工学EP代表。経産省NEDO「共進化AIプロジェクト」採択課題研究代表者、横浜国大発ベンチャー 株式会社マシンインテリジェンスCTO。

<研究>
 知能情報学/機械学習/感性情報処理/知的画像処理/進化計算法/マルチエージェント/医工連携工学など。

<学会>
 情報処理学会、電子情報通信学会、電気学会、人工知能学、進化計算学会、IEEEなどに所属して各学会で活動中。

講義項目

 1 人工知能と機械学習
  1.1 人工知能とは何か?~定義・考え方の推移など~
  1.2 機械学習概論~説明/事例に基づく学習など~
  
 2 深層学習(ディープラーニング)の現状と課題
  2.1 ニューラルネットワーク概論~NNの原理と学習の本質~
  2.2 深層学習の基礎と最近の手法~深層学習の考え方・長所・短所~
  2.3 最近のAIの課題と説明できるAI:XAI~現状のAIの課題と解決策~
  
 3 ブラックボックス系機械学習のXAI
  3.1 学習済みの深層回路の可視化~Grad-CAM・LIMEなど~
  3.2 特徴空間の自動構築と可視化~AE・CAE・VAE・UMAPなどによる次元圧縮~
  3.3 可視化を前提とした深層学習~GCM・判断根拠の提示~
  3.4 深層回路の構造単純化・最適化法~進化計算法・勾配降下による方法~
  3.5 転移学習と浸透学習~知識の転用による学習~
  
 4 ホワイトボックス系機械学習のXAI
  4.1 特徴量の最適化による精度向上~SVMなどの特徴量の最適化~
  4.2 処理過程が説明できる処理の自動構築~処理ユニットの組合せ最適化~
  4.3 決定木などの処理の言葉による説明~ルール集合による説明~
  4.4 小規模かつ高性能な回路の自動構築~セル型回路の利用など~
  
 5 AIの業務への導入方法
  5.1 AI導入時の注意点~課題と解決策~
  5.2 AI人材の育成方法~どの方法がベストか?~
  
 6 まとめ・AIよろず相談室
  ~質疑応答とフリーディスカッション~
  
 付録1:代表的な機械学習法
 付録2:進化計算法の原理と特徴
 付録3:横浜国大・長尾研のご紹介