～学習時のみ利用可能な情報を学習可能な深層学習法（日米特許取得済）～
1口（1社3名まで受講可能）でのお申込は 受講料66,000円（税込）/1口 が格安となります。
☆☆☆ 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のご案内
開催日時：2024年5月16日（木）13:00～16:00
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 66,000円（税込/1口）
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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 k㈱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．
セミナーの概要
深層学習で作る深層神経回路の入力と出力に用いる情報は，入力・出力ともに，学習時・運用時（テスト時）の両方で使えることが大前提となっています．学習のときに利用できても，肝心の運用時に使えない情報は学習に使いようがありません．そのような情報の例としては，計測が高コストな情報，製品の開発版には搭載されているが市販版には搭載されないセンサの情報，物理的に利用できない情報（未来情報など）などがある．
ところが，そのような情報を有効に学習して出力の精度を高めることができる画期的な深層学習法が日本（横浜国立大学）で開発されました．この手法は，浸透学習法（PLM：Percolative Learning Method）と呼ばれる手法であり，既に日本と米国の特許となっています．
ここでは，この夢のような深層学習法の原理と応用について，発明者である講師が紹介します．ぜひ業務でのご利用をご検討頂ければ幸いです．本セミナーは浸透学習法に特化した日本初のセミナーです．多くの方々の御参加を期待しています．
講義項目
1 序論
1.1 人工知能と機械学習
1.2 神経回路網と深層学習
1.3 関連する技術の紹介
2 浸透学習法の原理
2.1 基礎となる考え方
2.2 基本構造と学習アルゴリズム
2.3 浸透学習法の応用分野
3 浸透学習法の応用
3.1 浸透学習法によるデータ分類・回帰
3.2 浸透学習法によるマルチモーダル認識
3.3 浸透学習法による時系列予測
3.4 浸透学習法における逐次補助情報追加
3.5 浸透学習法による入力変数最適化
4 まとめと今後の課題