~ 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10月12日(木)10:30~16:30
参 加 費:お1人様受講の場合 53,900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 66,000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 YNU人工知能研究拠点長 / 教授(工学博士)
<経歴、等>
東京工業大学大学院出身.東京工業大学工学部助手・助教授を経て,2001年より現職.経産省NEDO「共進化AIプロジェクト」採択課題研究代表者,横浜国立大学発ベンチャー 株式会社マシンインテリジェンス取締役CTOを兼務.
<研究>
知能情報学/進化計算法/機械学習/感性情報処理/知的画像処理/医工連携工学など.
<学会>
情報処理学会,電子情報通信学会,人工知能学会,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