人工知能技術を理解し、応用に結びつけるための 人工知能の最新技術と応用そして今後の動向

人工知能/AIの基礎,人工知能の要素技術で中核となる知識処理,機械学習技術,
  人工知能技術の応用および今後の動向についてわかりやすく解説する特別セミナー!!

講師 国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系 准教授 博士(工学) 市瀬 龍太郎 先生
日時

2018/8/3(金) 10:00 ~ 17:00

会場

連合会館 (東京・お茶の水)

会場案内
受講料 1名:48,600円 同時複数人数申込みの場合 1名:43,200円
講師 国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系 准教授 博士(工学) 市瀬 龍太郎 先生
日時 2018/8/3(金) 10:00 ~ 17:00
会場

連合会館 (東京・お茶の水)

会場案内
受講料 1名:48,600円 同時複数人数申込みの場合 1名:43,200円

受講対象

 人工知能を業務に応用したいと考えている企業の研究・開発部門の技術スタッフ

予備知識

 予備知識は必要ありません

習得知識

 1)基本的な人工知能技術,機械学習技術について理解する。
 2)基本的な人工知能技術,機械学習技術の応用について理解する。
 3)人工知能の動向について理解する。

講師の言葉

 最近,人工知能という言葉がテレビや新聞などマスコミで頻繁に見かけられるようになってきています。
 人工知能の世界では,巨大データと機械学習技術を用いることで,大きな革新が起こり,これまでに機械で
できなかったことが,次々とできるようになってきています。
 本セミナーでは,人工知能の要素技術で中核となる,知識処理,機械学習技術を中心として,人工知能技術を
振り返り,現在,人工知能の世界で何が起こっているのかを分かりやすく解説します。
 またそれらの技術について,どのように応用できるか,そして,今後の展望についても説明します。

プログラム

1.人工知能の基礎
  (1)人工知能とは?
    (2)人工知能の歴史
2.人工知能の要素技術
  (1)探索
    (2)知識処理
  (3)機械学習
3.知識処理
  (1)オントロジー
    (2)セマンティックWeb
  (3)Linked Data
  (4)知識グラフ
4.機械学習
   (1)機械学習の分類
  (2)記述モデル学習
  (3)予測モデル学習
  (4)深層学習
  (5)機械学習のツール,ライブラリとその選び方
5.人工知能の応用
   (1)ゲーム
   (2)ワトソン
  (3)自動運転
  (4)データマイニング
  (5)対話システム
  (6)顧客対応
6.今後の人工知能
  (1)社会への影響
  (2)汎用人工知能
7.まとめ

講師紹介

 1995年東京工業大学工学部情報工学科卒.2000年東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了.
 博士(工学)取得.同年より国立情報学研究所勤務.助手,助教授を経て,現在,同研究所情報学プリンシプル研究系准教授.
 総合研究大学院大学複合科学研究科情報学専攻准教授,産業技術総合研究所人工知能研究センター招聘研究員を併任.
 これまでに,スタンフォード大学言語情報研究所客員研究員,武蔵工業大学非常勤講師,東京都市大学非常勤講師,
 法政大学非常勤講師,文部科学省学術調査官,内閣府専門委員などを歴任.

人工知能学会,Association for the Advancement of Artificial Intelligence
各会員.
電子情報通信学会,情報処理学会各シニア会員

人工知能学会 編集委員会 副委員長など