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7/30【セミナー】企業におけるAI導入の成否を分けるキーポイント ~AI導入時に注意すべきこと~

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電気・電子・半導体・通信 生産:製造プロセス・化学工学  / 2019年05月25日 /  ロボット IT・情報通信 先端技術
イベント名 企業におけるAI導入の成否を分けるキーポイント ~AI導入時に注意すべきこと~
開催期間 2019年07月30日(火)
10:30~16:30
会場名 東京・品川区大井町 きゅりあん 5F 第3講習室
会場の住所 東京都
地図 https://www.science-t.com/hall/16431.html
お申し込み期限日 2019年07月29日(月)16時
お申し込み受付人数 30  名様
お申し込み

 

■AI導入時の注意点、導入事例■
■AI手法の長所・短所■
■深層学習の原理・問題点・対策■

 

導入・活用をふまえてAIの本質、光と影に迫る

AI導入に失敗/成功する企業のもつ特徴とは

データの準備に関する誤解、AI手法の適切な選択方法、外注時にしてはいけないこと、AIに対する説明責任、、、

AIを説明するための代表的な手法、今後求められるべき手法

 

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

 

 受講料(税込)

 

48,600円(本体45,000円+税3,600円)※資料・昼食付
キャンペーン!2名同時申込みで1名分無料(1名あたり定価半額の24,300円)

 

 趣旨

 

 昨今、大企業・中小企業を問わず、AIの早期導入の強迫観念に悩まされている経営者・技術者の方々が多いようです。中には「AIを導入しないとライバル企業に負けてしまう。とにかく何でも良いから導入しよう。」と考える方も居られます。実際、深層学習(ディープラーニング)の発展により、従来は実現できなかった高い精度を達成できたり、AIを用いることができなかった業務への導入が可能になったりしているのは事実です。一方、深層学習はオールマイティな手法ではなく、何でも解決できるわけではありませんし、使用上の問題点も多いです。このため、AI導入時に注意すべきことが実際は非常に多く、導入を迷っていたり、導入してみたもののうまく行かずに困っている
企業が多いのが実情です。
 本セミナーでは、それらのお悩みをお持ちの方を対象として、AI導入時の注意点について、導入事例(ただし実名や詳細は伏せます)
を交えながら平易に解説します。

 

 プログラム

 

<得られる知識・技術>

AI導入時の注意点、AI手法の長所・短所、深層学習の原理・問題点・対策など

 

キーワード:AI導入、深層学習、機械学習、説明できるAI、次世代AI、進化的機械学習


<プログラム>

1.序論:現在のAIブームの本質
 1.1 企業が置かれている現状
   ~AIが今後の世界を制する?~
 1.2 AIの応用分野
   ~AIが有効な分野/まだ使えない分野~

2.そもそもAIとは何で今後どうなるのか?
 2.1 AI手法のトレンドの推移
    ~論理・知識・学習・脳など~
 2.2 機械学習とは何か?
    ~代表的な手法の概要・特徴・限界~
 2.3 今後AIはどのように発展するのか?
    ~真の「人工」知能とは何か?~

3.流行りの深層学習の長所・短所・対策
 3.1 深層学習の原理と特徴
    ~階層型神経回路網の手法と限界~
 3.2 最近の深層学習の手法
    ~GAN・物体検出・回路の圧縮・転移学習・浸透学習~
 3.3 深層学習の問題点と対策
    ~回路の見える化・最適化・少量学習~

4.AI導入時の注意点の概要
 4.1 講師が提案する「AI導入の基本8箇条」
    ~基本8箇条とは何か?~
 4.2 AI導入の成否のポイント:概要
    ~AI導入に失敗/成功する企業のもつ特徴~

5.AI導入を成功させるにはどうすればよいのか?
 5.1 深層学習の導入時に生じやすい失敗
    ~問題の抽出・IT/AIコンサルの利用方法~
 5.2 データの準備に関する誤解
    ~データの水増しやクレンジングについて~
 5.3 AI手法の適切な選択方法とは?
    ~深層学習に向くもの/向かないもの~
 5.4 AIベンダへの外注時に生じやすい失敗
    ~してはいけないこと~
 5.5 AI技術者の確保・教育の際に起こりがちなこと
    ~求められるべき資質とは何か~
 5.6 AI導入を成功させる方法
    ~導入・運用・活用・AI商品の販売など~
 5.7 AIコンサル事例のご紹介
    ~複数のAI導入事例を通した考察~

6.説明できるAIと次世代のAIについて
 6.1 AIに対する説明責任について
    ~「説明できるAI」とは何か?~
 6.2 AIを説明するための手法
    ~代表的な手法・今後求められるべき手法~
 6.3 深層学習の次に来るAIとは?
    ~必ず来る次世代AIを先取りする方法~

7.まとめと質疑応答

 

━━━━━━━━━━━━◆キャンペーンについて◆━━━━━━━━━━━━━━━━━━

≪お申し込み方法≫

 お申し込みページ一番上の連絡事項欄に「2名同時申込み」希望の旨と、

 2人目の受講者様の情報(お名前・メールアドレスは必須)をご入力ください。

 住所等が申込者様と同一の場合は、省略いただいて結構です。

・2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。詳細は別途ご連絡いたします。

・同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。

・3名様以上でお申込みの場合、3人目以降は定価の半額で受講できます。

・受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。

・請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。ご希望の場合はお知らせください。

・他の割引は併用できません。

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○お申し込み後、サイエンス&テクノロジーより確認のご連絡を差し上げます。

○受講料は銀行振込、または当日会場にて現金でお支払いください。

○お申込み後、ご都合が悪くなった場合は代理の方のご出席も可能です。

やむなくキャンセルされる場合は、下記のキャンセル規定で承ります。

◇キャンセル規定◇

開催日から逆算(営業日:土日・祝祭日等を除く)いたしまして、

・開催7日前以前でのキャンセル: キャンセル料はいただきません

・開催3~6日前でのキャンセル: 受講料の70%

・開催当日~2日前でのキャンセル・欠席: 受講料の100%

※受講料入金後での7日前以前のキャンセルについて、返金の手続きが発生した場合の振込手数料はお客様負担とさせていただきます。

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※お申し込み詳細についてはQ&Aにも掲載しております。

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