少ない学習データでもうまくいく機械学習の適用方法と進め方とそのコツ【提携セミナー】

少ない学習データでもうまくいく機械学習の適用方法と進め方とそのコツ【提携セミナー】

このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。

おすすめのセミナー情報

開催日時 2022/6/30(木)10:30~16:30
担当講師

長尾 智晴 氏

開催場所

Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)

定員 -
受講費 通常申込:49,500円
E-Mail案内登録価格: 46,970円

少ない学習データでもうまくいく

機械学習の適用方法と進め方とそのコツ

 

~少数学習の実現方法と業務へのAI導入を成功させるポイント~

 

■少ない学習データを増やす、水増しする方法■

■少ないデータでも学習できる機械学習法■

■少量学習データの業務への導入のコツ■

 

【提携セミナー】

主催:サイエンス&テクノロジー株式会社

 


 

少ない学習データからの高効率な機械学習とその有益なモデル化、具体的な利用方法

 

データが少ない、揃わない、精度が悪い、偏りがある、、、ではどうするのか~

 

業務に機械学習を導入しようとする場合、多くのデータがないことで、あきらめてませんか

 

セミナー趣旨

高精度な機械学習法である深層学習(ディープラーニング)は多層の階層型神経回路網(深層回路)であり、回路網の結合荷重などを決定する「学習」には数千~数万あるいはそれ以上の数のデータが必要です。一方、企業の業務に機械学習を導入しようとする場合、それほど多くのデータが存在しないケースが多々あります。このような場合、深層学習および機械学習の導入をあきらめてしまうことが多く、それはどう考えても「もったいない」です。
そこで本セミナーでは、そのような場合でも機械学習を導入できる方法として、①少ない学習データを増やす方法、②少ないデータでも学習できる機械学習法、をご紹介します。
本セミナーでは,AIの初学者の方や専門外の人にも分り易く、ポイントを端的にお伝えする平易な解説を行ないます。また、業務へのAI導入で陥りがちなミスや、うまく導入するコツについてもお伝えします。最後に、参加者からのAIに関するよろず相談会も行ないますので、これから業務にAIを導入しようと考えている方はぜひお気軽にご参加下さい。

 

得られる知識
人工知能と機械学習の概要、深層学習の現状と課題、少数の学習データを用いる機械学習、業務へのAI導入と成功のコツなど

 

受講対象
企業の技術者・経営者の方や一般の方々など(人工知能に初めて触れる方でも大丈夫です)

 

キーワード
:人工知能,機械学習,深層学習,少数学習,AI導入

 

担当講師

横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授 工学博士 長尾 智晴 氏

 

【専門】知能情報学・知能ロボティクス

 

セミナープログラム(予定)

1.機械学習の現状と課題
1.1 人工知能と機械学習
人工知能の定義・歴史・現状・課題~
1.2 機械学習の種類と方法
~IBL・EBL・教師あり/なし学習など~
1.3 深層学習(ディープラーニング)超入門
~神経回路網と深層学習とは何か?~
1.4 少量データを用いた機械学習とは?
~本セミナーの課題と意義について~

 

2.学習データを増やす方法
2.1 画像に対する基本的な水増し方法
~幾何学的変形・階調変換などの利用~
2.2 敵対的生成ネットワーク(GAN)
~GANの原理と各種の応用手法~
2.3 特徴/潜在空間の利用
~各種の次元圧縮・削減法~
2.4 AutoEncoder,CAV,VACなどの利用
~逆変換によるデータ生成~
2.5 CG(Computer Graphics)を用いる方法
~画像・立体認識への応用~
2.6 シミュレータによるデータ水増し
~物理シミュレータの利用~

 

3.少量でも学習できる機械学習法
3.1 ベイズ最適化などによる関数推定
~少ないサンプルから分布を推定する~
3.2 進化計算法による関数推定
~遺伝的プログラミング(GP)・CGPなど~
3.3 1クラス学習による異常検知
~1クラスSVM・AEなどの利用~
3.4 進化的機械学習による処理の自動構築
~処理要素の進化的組合せ最適化~
3.5 転移学習・蒸留・浸透学習
~既存知識を有効に利用する~
3.6 深層回路の構造最適化
~Pruning・Neural Architecture Search~

 

4.AIの業務への導入方法
4.1 AI導入時の注意点
~導入時・外注時の注意点など~
4.2 AI人材の育成方法について
~最も望まれる人材育成方法とは?~

 

5.まとめと質疑応答
~Q&Aと質疑・AIよろず相談会~

 

付録:
付録1 代表的な機械学習法
付録2 説明可能AI(XAI:explainable AI)
付録3 進化計算法概論
付録4 横浜国大・長尾研のご紹介

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022/6/30(木)10:30~16:30

 

開催場所

Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)

 

受講料

一般受講:本体45,000円+税4,500円
E-Mail案内登録価格:本体42,700円+税4,270円

 

※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:受講料( 定価:39,600円/E-mail案内登録価格 37,620円 )

 

定価:本体36,000円+税3,600円
E-mail案内登録価格:本体34,200円+税3,420円

 

※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※※お申込みフォームのメッセージ欄に【テレワーク応援キャンペーン希望】とご記載ください。
※他の割引は併用できません。

 

E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で49,500円 (2名ともE-mail案内登録必須/1名あたり定価半額24,750円)

 

【S&T会員登録】と【E-Mail案内登録】の詳細についてはこちらをご参照ください。

※E-Mail案内登録をご希望の方は、申込みフォームのメッセージ本文欄に「E-Mail案内登録希望」と記載してください。ご登録いただくと、今回のお申込みからE-mail案内登録価格が適用されます。

 

配布資料

  • セミナー資料は、電子媒体(PDFデータ/印刷可)を主催者サイトのマイページよりダウンロードいただきます。
    (開催2日前を目安に、ダウンロード可となります)
    (ダウンロードには会員登録(無料)が必要となります)

 

オンライン配信のご案内

※【Live配信(zoom使用)対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

 

備考

※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

 

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

 

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