人工知能(AI)入門 セミナー

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人工知能(AI)入門 セミナー

人工知能(AI)入門(5月18日)のみ参加↓

人工知能(AI)入門(5月18日)/機械学習・ディープラーニング入門(5月19日)両日参加↓


*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

*好評のため再開講!
人工知能の基本的・網羅的な知識を習得し、全体像を理解したい方に!
★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解説。
★最近の人工知能AI)技術の基本的な考え方から、パターン認識・位置推定など基礎的な手法を網羅。
★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も把握できます。

初めてからの

人工知能(AI)入門

講師

立命館大学 情報理工学部 教授 博士(工学)  谷口 忠大 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

→このセミナーを知人に紹介する

5月19日 『初めてからの機械学習・ディープラーニング入門』とセットで受講が可能です。
講義内容はこちら→


日時・会場・受講料

●日時 2017年5月18日(木) 10:30-16:30
●会場 [東京・王子]北とぴあ7階 第一研修室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料
『人工知能(AI)入門(5月18日)』のみのお申込みの場合
  1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円

『機械学習・ディープラーニング入門(5月19日)』と合わせてお申込みの場合
   (同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。)
   1名71,280円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき60,480円 ⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

●録音・撮影行為は固くお断り致します。
●講義中のパソコン・携帯電話の使用はご遠慮下さい。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

 最近、ロボットや自動車の自動運転に代表されるように、人工知能の実用化が急速に進んでいます。
 この数年の間,世界は第三次人工知能ブームと呼ばれ、新たな人工知能ブームに湧いています。一方で、最新の人工知能技術と言えどもその内容は10年前の技術とは地続きであり、その全体像を理解し,応用していくためには、その流れを踏まえた認識が必要となります。
 しかし、人工知能技術は大変広い学問分野であり、特に初学者には、どこを手掛かりに学習を始めればよいのか迷うという声が上がっています。
 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、自然言語処理、位置推定など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。
 尚、更に近年特に注目される機械学習,特にディープラーニングに関しては翌日(5月19日開催)の「機械学習・ディープラーニング入門」セミナーを受講することで、より理解が深まります。

○受講対象:
 ・人工知能の基礎知識を習得したいとお考えの方
 ・最近話題の人工知能を具体的に導入してみたいとお考えの方
 ・新規事業開発や製品ビジネス戦略、製品サービスの向上などをお考えの企業担当者
 ・自社の製品・サービス等に、人工知能技術の活用を検討されている方
 など

○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
 ・人工知能を用いた新しい製品展開の可能性を把握できる
 ・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
 ・機械学習・ディープラーニング技術を学ぶ上での素地をつくることができる
 など

セミナー内容

1.人工知能の背景と現在
 1) 人工知能とは何か?
  ・歴史・定義・分野など
 2) 第三次人工知能ブームとディープラーニング
  ・Alpha GO, Self-Driving Car (自動運転車),IBM Watsonなど、Microsoft Kinectなどの背景
 3) ビッグデータ・IoTと人工知能
  ・ビッグデータは終わったのか?
  ・IoTと人工知能の関係は?
  ・ルールベース,教師あり学習から教師なし学習へ
 4) なぜ人工知能に確率・統計が重要なのか?
  ・不確実性と学習と知能
  ・ベイズ理論
 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
 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.自己位置推定
 1) 自動運転車と自己位置推定
 2) マルコフ過程とマルコフ決定過程
 3) 部分観測マルコフ決定過程
 4) ベイズフィルタによる位置推定
 5) パーティクルフィルタによる位置推定
 6) 自己位置と地図の同時推定(SLAM)

4.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?
 1) 質疑応答と議論

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セミナー番号:AC170566

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