～関数推定 / 異常検知 / 深層学習 / 進化的機械学習～
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 ☆☆☆
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トリケップスセミナーのご案内
開催日時：2024年7月9日（火）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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講 師
長尾 智晴（ながおともはる）氏
横浜国立大学 総合学術高等研究院 上席特別教授（工学博士）
YNU人工知能研究拠点長 ／ 株式会社マシンインテリジェンスCTO
＜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年から横浜国立大学教授．NEDO共進化AI事業採択課題代表者，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／神経回路網など．
＜学会＞
情報処理学会，人工知能学会，進化計算学会，IEEEなど．
講義項目
1.1 人工知能と機械学習
1.2 機械学習の種類と方法
1.3 教師あり／なし／半教師あり学習
1.4 深層学習（ディープラーニング）概論
1.5 少量データを用いた機械学習とは？
2 少量データを用いた機械学習1：関数推定
2.1 ベイズ最適化に基づく関数推定
2.2 遺伝的プログラミング（GP）による関数推定
2.3 CGP（Cartesian GP）による関数推定
3 少量データを用いた機械学習2：異常検知
3.1 1クラスSVM（Support Vector Machine）
3.2 CAE（Convolutional Auto Encoder）による異常検知
3.3 異常検知における学習データの水増し
4 少量データを用いた機械学習3：少量データによる深層学習
4.1 CG（Computer Graphics）を用いた機械学習
4.2 GAN（Generative Adversarial Network）による水増し
4.3 転移学習と蒸留・浸透学習（Percolative Learning）
5 少量データを用いた機械学習4：進化的機械学習
5.1 進化計算法の原理と特徴
5.2 処理プロセスの自動生成
5.3 分かり易い分類器の自動生成
5.4 CS（Classifier System）によるルールの学習
6 AIの業務への導入方法
6.1 AI導入時の注意点
6.2 AI人材の育成方法について
7 まとめ