人工知能 入門
        
『“未来予測”による研究開発テーマの決め方』
『ボトムアップ研究 その仕掛けと工夫 』
 

<セミナー No.702503>


★自社の製品にAIを組み込むために、何を知っておくべきか!どこから始めたら良いか!


はじめての人工知能

〜初学者のためのAI技術の基本的な考え方、必要知識、導入手順、活用の留意点〜

 


■ 講師

立命館大学 情報理工学部 知能情報学科 准教授 谷口 忠大氏

■ 開催要領
日 時

平成29年2月17日(金) 10:00〜17:00

会 場 [東京・五反田]技術情報協会 8F セミナールーム
聴講料 1名につき50,000円(消費税抜き、資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき45,000円(税抜)〕

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。
詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい。

■ プログラム

【受講対象】
 ・人工知能の基礎知識を習得したい人
 ・人工知能を具体的に導入検討している企業の研究者・技術者
 ・新規事業開発や製品ビジネス戦略、製品サービスの向上のため
                   人工知能の基礎を理解したい企業担当者
 ・IoTと人工知能がどうかかわってくるのか?
 ・ベイズ理論の基礎が学べる


【受講後、習得できること】
 ・人工知能の基礎知識・基本的な考え方
 ・なぜ人工知能が注目されているのか?その背景
 ・人工知能の導入・活用にあたり知っておくべきこと、何から始めれば良いのか?
 ・人工知能の様々な応用事例とその可能性・課題



【講演のポイント】
本セミナーでは、人工知能に関する基本的・網羅的な知識を得たい方・これから導入をお考えの方等、主として初学者を対 象として、最近の人工知能(AI)技術の基本的な考え方や背景,から、パターン認識を中心とした基礎的な手法について解説します。人工 知能を学習・導入検討するにあたって、どこから始めれば良いのか?留意すべき点は何か?導入に向けた手順等についても触れ、また、 発展が著しい本分野の最新動向や、各種応用の現状と可能性について、解説すると共に質疑応答を通して理解を深めます。本講座を受 講することで、ロボットやクルマをはじめとした、各種製品の知能化・高機能化に役立ちます。

【講演項目】

1.人工知能の背景と現在
  1)人工知能とは何か?
  2)第三次人工知能ブームとディープラーニング
  3)ビッグデータ・IoTと人工知能
  4)なぜ人工知能に確率・統計が重要なのか?
  5)本講演における各技術の関係について

2.ナイーブベイズに基づくパターン認識 (スパムフィルター)
  1)機械学習とは?
  2)パターン認識と分類問題
  3)スパムフィルターの作り方
  4)確率とベイズ理論の基礎
  5)グラフィカルモデル
  6)ナイーブベイズ

3.ディープラーニングと画像認識
  1)画像認識の基礎
  2)特徴量と機械学習を用いた画像認識
  3)人間の視覚情報処理とネオコグニトロン
  4)Convolutional Neural Network (CNN)
  5)Caffeを用いたCNNの実行

4.ゲームに勝つAIと強化学習
  1)Alpha GOの衝撃と背景技術
  2)強化学習とは?
  3)Q学習
  4)逆強化学習
  5)モンテカルロ木探索
  6)Deep Q学習

5.これからのビジネスに人工知能を活かせるか?

6.質疑応答と議論

 

人工知能 基礎 セミナー