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トリケップスセミナーのご案内

     開催日時:2019年10月23日(水)10:30~16:30
     会  場:オームビル  → 会場へのアクセス 
          〒101-8460 東京都千代田区神田錦町3-1
     参 加 費:お1人様受講の場合 46,000円 (税別/1名)
          1口(1社3名まで受講可能)でお申し込みの場合 57,000円 (税別/1口)
          お申し込み受付中

申込方法

 お1人様受講の場合、下記のカートへの投入、あるいはFAX用紙にてお申込ください。
 1口でお申し込みの場合、下記のFAX用紙にてお申込ください。
 折り返し、聴講券、会場地図、請求書を送付いたします。

  お1人様申込み
     FAX申込用紙PDF 
  1口(1社3名まで受講可能)でお申し込み    FAX申込用紙PDF 
 

講 師

長尾 智晴 氏
 横浜国立大学大学院環境情報研究院 教授(工学博士)
 YNU人工知能研究拠点長・㈱マシンインテリジェンスCTO・

● 経歴:
 東京工業大学大学院総合理工学研究科出身
 東京工業大学工学部助教授を経て
 2001年より現職

● 所属学会:
 情報処理学会,人工知能学会,進化計算学会,IEEEなど

概 要

 昨今,深層学習(Deep Learning)を企業での業務で利用しようとしたものの,生成された処理を説明することができず,実際は導入できていない企業も多い.本セミナーでは,最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について,深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上,決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法,次世代AIである進化的機械学習,企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説する.

講義項目

  1.人工知能と機械学習
    1.1 人工知能の考え方の推移
    1.2 機械学習の種類と方法

  2.深層学習(ディープラーニング)の基礎と問題点
    2.1 神経回路網の原理と学習法
    2.2 深層学習の基礎と実装方法
    2.3 深層学習の最近の手法
    2.4 深層学習の問題点と課題

  3.「説明できるAI」~ブラックボックスの説明性向上~
    3.1 説明できるAIとは?
    3.2 学習済の深層回路と入出力の関係性の可視化
    3.3 深層回路の圧縮と簡約化
    3.4 処理過程が理解し易い構造の深層学習

  4.「説明できるAI」 ~ホワイトボックスの精度向上~
    4.1 進化的機械学習の原理
    4.2 特徴量の最適化による簡潔な認識処理
    4.3 処理過程が説明できる処理の自動生成
    4.4 決定木・決定回路の処理の言葉による説明
    4.5 小規模かつ高性能な回路の自動設計

  5.業務へのAI導入方法
    5.1 AI導入における基本8原則
    5.2 AIコンサルの事例紹介

  6. まとめと質疑応答