【Live配信セミナー 7/10】異常検知、学習データ作成への生成AI活用

セミナー№４０７５１３

【Live配信セミナー】
異常検知、学習データ作成への生成AI活用

★機械学習の学習データが少ない、足りない．．．
　　　　　生成AIを用いて素早く、大量のデータを生み出す方法とは！！
★画像データ、自然言語での例を通してじっくりと解説します！！

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■講師

(株)LINK.A　代表取締役　太田 桂吾 氏

■聴講料

1名につき 55,000円（消費税込、資料付）

〔1社2名以上同時申込の場合のみ１名につき49,500円（税込）〕

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

■Live配信セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
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・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
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・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

プログラム                                                                                    

【講演趣旨】
ChatGPTの登場により、生成AIをいかに活用していくのか、が多くの企業の課題となっています。生成AIの素早く、大量のデータを、一定のルール（プロンプト）に従い生成可能であるという特徴をいかすことができる分野は多くあります。そんな中で、生成AIの基本である機械学習の学習データに使用できないか、ということを、多くの人が考えています。しかし、実際に生成AIを使用して学習データを生成しようとすると、なかなかその手順、何が使用できるか等、超えるべき課題は多いです。
そのため、現実のデータ以外の生成方法をまとめ、その中で生成AIを活用していく手法をまとめました。
まだまだ発展する分野ではありますので、課題含め学習していきましょう。

【講演項目】
1.機械学習の基本
　1-1.何を学習しているのか
　1-2.学習データの役割
2.ディープラーニングの基本
　2-1.何がディープなのか
　2-2.学習データの量
　2-3.転移学習
3.学習データの生成
　3-1.一般的な学習データの取得
　　3-1-1.画像データでの例
　　3-1-2.自然言語での例
　3-2.データオーギュメンテーション
　　3-2-1.画像データでの例
　　3-2-2.自然言語での例
　3-3.シミュレーターを使用した学習データの生成
　　3-3-1.画像データ(2D,3D)での例
　　3-3-2.自然言語での例
　3-4.生成AIの活用
　　3-4-1.画像データをもとに別画像の生成
　　3-4-2.3Dモデルの生成
　　3-4-3.学習データの生成
4.課題と今後の展望
　4-1.現時点での課題
　4-2.今後の展望
【質疑応答】

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