～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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★ 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
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