人工知能 導入
        
『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.706503>

★人工知能の得意なこと、苦手なこと、そして実用化における注意点!

≪AI構築デモ付き≫

製造業への人工知能の導入・活用ポイント

〜論文・データの分析、潜在ニーズの探索、特許調査など研究開発業務への上手な導入法〜


■ 講師

1.(株)FRONTEO 行動情報科学研究所 技術戦略課 藤田 肇氏

2.モデライズ(株) 代表取締役社長 兼 CEO 高村 淳氏

■ 開催要領
日 時

平成29年6月16日(金)13:00〜16:45

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47,500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42,500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
 

<13:00〜14:30>

【第1部】 研究開発現場、事業活動への
                  人工知能の導入法とそのポイント

(株)FRONTEO 行動情報科学研究所 技術戦略課 藤田 肇氏

 


【講演主旨】

人工知能は、次世代の情報処理技術として現在多くの注目を 集め、国策を左右するほどその周囲を取り巻く環境が過熱していますが、産 業的活用が十分に進んでいるとは言えません。その原因は、人工知能に対 する期待に対して導入コストが想定よりも高く、投資に対する効果が低くなる ためと考えられます。本講演では、人工知能の歴史的な背景から最近の動 向を踏まえ、研究開発の現場や事業活動に人工知能を有効に導入するヒン トを提示します。



【講演項目】

1.人工知能の歴史的背景と最近の潮流
  1.1 空前のコンピュータ環境の実現
  1.2 情報処理技術に寄せられる市場ニーズの変化
  1.3 人工知能とは何か?
  1.4 いま人工知能が注目されている理由
  1.5 注目されているのに社会的な活用が進んでいない理由
  1.6 ディープラーニングの正体とは?
  1.7 現在の人工知能で何がどこまでできるのか?

2.人工知能の活用事例
  2.1 人工知能の活用で直面する課題
  2.2 人工知能の活用時に注意すべきこと
  2.3 膨大な論文・データの分析技術
  2.4 潜在ニーズ・研究開発テーマの探索における人工知能の活用
  2.5 特許調査における人工知能の活用


【質疑応答】


<14:45〜16:45>

【第2部】 AI構築デモと事例から学ぶ
             人工知能の実践的活用法

モデライズ(株) 代表取締役社長 兼 CEO 高村 淳氏

 

【講演主旨】

AIは第4次産業革命の核技術と言われるほど期待が大きくポ テンシャルが大きい技術である。しかし話題を集めている新技術 ディープ ラーニングもAI技術の全体像の一部に過ぎず実体が分かりにくい。特に現 時点で何が人工知能によって実現可能で何が難しいかの判断がAIの専門 家以外には難しいため過剰な期待が社会に生まれ、現時点ではまだ実現 が難しい領域に投資を行うことにより失敗を招きAI全体の期待を失望させる という事態も招きかねない。本講演では、講演者の日本および北米シリコン バレーでの長年のAIの経験を基に、実践的なAIの活用方法について、現 時点で何がAIで実現可能か、そのための実用可能な技術の紹介をデモや 事例を交えながら具体的に述べる。


【講演項目】

1.AIへの期待と現状・将来予測・課題
  1.1 AIに対する社会のニーズと期待
  1.2 AIとは
  1.3 AIの全体像(基礎と応用分野)
  1.4 AI関連産業の市場予測
  1.5 解決すべき社会的・技術的課題
  1.6 現時点で実用レベルのAI技術とは
  1.7 AIの実用化を現時点で成功させる着眼点

2.機械学習と知識を統合したAI構築デモ

3.実用的AI事例
  3.1 スマート・データサイエンス事例
  3.2 ベイズ理論を応用した次世代AI技術例
  3.3 研究開発業務へのAI活用事例


【質疑応答】

人工知能 導入 セミナー