失敗しないAI業務導入コツ!!
少ない学習データを用いた高効率機械学習業務への導入異常検知などにおける少量データ有効活用【WEB受講(Zoomセミナー)

人工知能・機械学習,少量データを用いる機械学習,学習データの水増し法,説明できるAI:XAI,業務へのAI導入法について,豊富な経験をもとに分かりやすく解説する特別セミナー!!
講師
横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授 長尾 智晴 先生
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を兼任
日時
2022/1/19(水)10:00〜17:00
会場

*本セミナーは、WEB受講のみとなります。

会場案内
受講料 (消費税等込み)1名:49,500円 同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合 1名:44,000円
講師
横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授 長尾 智晴 先生
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を兼任
日時
2022/1/19(水)10:00〜17:00
会場

*本セミナーは、WEB受講のみとなります。

会場案内
受講料 (消費税等込み)1名:49,500円 同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合 1名:44,000円
受講対象
AIについてあまり知識がない人でも分るセミナーを目指していますので
特に指定はありません。

予備知識
特になし

習得知識
1)人工知能および機械学習
2)少量データを用いる機械学習
3)学習データの水増し法
4)説明できるAI:XAI
5)業務へのAI導入法

講師の言葉
 企業のDX推進に伴い、人工知能(AI)の業務利用と業務の変革が期待されており、人工知能、特に深層学習(ディープラーニング)などの機械学習を企業で利用する試みがなされています。
 しかしながら、AI導入が必ずしもうまくいっていない企業も多いようです。その原因はいくつか考えられますが、そのひとつが「学習データが少なかったり偏ったりしている問題」です。特に画像やセンサの情報を用いた欠陥検査/異常検知では異常のデータがごく少数しか集められないことが多いです。
 本セミナーでは、学習データが少ない場合の機械学習の適用方法として、次の2種類の方法について解説します。
  1) 少数のデータでも学習できる機械学習を用いる方法
  2) 少ない学習データを水増しして学習する方法
 さらに、業務へのAI導入に当たって問題になる機械学習法の説明性を高める「説明できるAI:XAI」と,AIを業務へ導入する際の注意点と課題、AI人材育成について説明します。最後に、参加した皆さんで機械学習や業務へのAI導入について自由に意見交換する時間を設定させて頂きます。ご関心がおありの方はぜひご参加下さい。

プログラム

1.人工知能とその業務への応用
 1.1 人工知能の定義と歴史 ~AI世代・考え方の推移~
 1.2 機械学習と深層学習 ~定義・深層学習の長所と短所~
 1.3 人工知能の最近の課題 ~説明性・精度保証など~
 1.4 少数学習の問題 ~異常検知など~

2.少ないデータでも学習できる機械学習法
 2.1 分布を推定する方法 ~ベイズ最適化・EMアルゴリズム~
 2.2 関数最適化に基づく方法 ~進化計算(GP・CGP・GMA)~
 2.3 1クラス学習 ~1クラスSVM・Auto Encoder~
 2.4 処理構成要素の組合せ最適化 ~進化的機械学習~
 2.5 単純な処理回路の構築 ~深層回路の構造最適化など~
 2.6 知識を転用する方法 ~転移学習・蒸留・浸透学習~

3.少ない学習データを増やす方法
 3.1 基礎的な Data Augmentation ~基礎的な方法~
 3.2 特徴空間を用いた水増し法 ~Disentangledな表現~
 3.3 学習データを人工的に作る方法 ~CG・シミュレータの利用~
 3.4 深層学習を用いる水増し ~敵対的生成ネットワーク(GAN)~
 3.5 進化計算を用いた学習画像の水増し ~進化的画像生成~
 3.6 クラウドサービスを用いる方法 ~AWSの利用など~

4.企業へのAI導入について
 4.1 説明できるAI:XAIから共進化型AI:CAIへ ~人とAIの協力~
 4.2 AI導入時の注意点 ~課題と解決法~
 4.3 AI人材の育成方法 ~どの方法がベストか?~

5.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 進化計算法の原理と特徴


講師紹介
略歴
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手,助教授を経て2001年より現職
2008年に大学発ベンチャー株式会社マシンインテリジェンスを起業して取締役CTOを兼任中
所属学会
人工知能学会,情報処理学会,電子情報通信学会,日本ロボット学会,進化計算学会など
各省庁の各種委員会委員・審査員などを務めている