☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆
☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆
開催日時:2024年12月19日(木)10:30-16:30
受 講 料:お1人様受講の場合 53,900円[税込]/1名
1口でお申込の場合 66,000円[税込]/1口(3名まで受講可能)
★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。
★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
…関連講座…【業務で機械学習を有効に活用するための講座】
<経歴、等> | 東京工業大学大学院出身.東京工業大学工学部助手・助教授を経て,2001年より横浜国立大学教授.経産省NEDO「共進化AIプロジェクト」採択課題研究代表者,横浜国立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
を兼務. |
<研究> | 知能情報学/進化計算法/機械学習/感性情報処理/知的画像処理/医工連携工学など. |
<学会> | 情報処理学会,電子情報通信学会,人工知能学会,進化計算学会,IEEE などに所属して各学会で活動中. |
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深層学習やトランスフォーマーなど,過去の大量のデータをニューラルネットワークが学習する機械学習が注目されています.これらの手法は学習対象の大量データが存在する場合は利用できます.一方,業務においては,例えば製品の欠陥検査など,正常のデータは大量に用意できても異常のデータが非常に少ない問題や,そもそも学習データが少ない問題,学習データを収集するコストが高い問題などが頻繁に発生します.このような問題に対しては深層学習をそのまま適用することが困難なため,従来手法を用いるしかないが精度が高くならない,ということで悩んでおられる技術者の方々が多いと感じています.
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