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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり


オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

★「説明可能なAI」の中でも特に、表やグラフデータから科学的な根拠に基づき説得力ある「新しい発見」をすることができるXAI技術を、各種具体例を交えて解説します!

「発見ができる」

説明可能なAI(XAI)基礎技術応用展開

〜Wide LearningTMとDeep TensorTMの実践事例とともに〜

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴有>

講師

富士通(株) 富士通研究所 人工知能研究所 発見数理PJ シニアリサーチャー 博士(情報科学)  浅井 達哉 先生
富士通(株) 富士通研究所 人工知能研究所 発見数理PJ  松尾 達 先生

日時・会場・受講料

●日時 2021年7月19日(月) 12:30-16:30
●会場 会場では行いません
●受講料
  【オンライン(ライブ配信)(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

  【オンライン(ライブ配信)(見逃し視聴あり)】:1名46,200円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円

  *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。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

 近年、ディープラーニングなどのAI技術が画像認識や言語処理などの分野で盛んに活用されている。ディープラーニングは高精度な予測が可能である一方で、判断の根拠を人間が理解できないため、より高度なタスクである施策立案や意思決定の支援に活用することは難しい。この問題を解決するために、人間が理解できる・科学的な根拠や関係性に基づいた「説明責任を果たせる」「新しい発見ができる」「AIを改善できる」などの要件を満たす説明可能なAI(XAI)技術が研究されている。
 本セミナーでは、これらの要件の中から特に「新しい発見ができる」に着目し、主に表やグラフのデータから新しい発見をうながすAIの基礎技術を紹介する。これにより、従来の機械学習技術が行ってきた予測・分類の枠を超え、科学的なプロセスや根拠に基づく「知識の発見」が期待できる。
 さらに、富士通が開発した2つのXAI技術(Wide LearningTM, Deep TensorTM)による具体的な発見の事例を紹介する。

○受講対象:
 ・実務においてAI活用に取り組んでいる方
 ・AIの判断結果を施策立案や意思決定に使いたいと考えている方
 ・説明可能なAI(XAI)や「新しい発見ができるAI」に興味をもっている方

○受講後、習得できること:
 ・説明可能なAIや「新しい発見ができるAI」の基本技術に関する知識の習得
 ・説明可能なAIや「新しい発見ができるAI」の実践事例の習得
 ・ウェブツールを用いた「新しい発見ができるAI」の実体験

セミナー内容

1. 計算機による「発見」のプロセスと技術
 1.1 発見とは何か?:科学的な発見のプロセスについて
 1.2 発見のための様々な技術

  ・パターン発見
  ・機械学習
  ・統計分析
 1.3 様々な入力データの例
  ・表データ
  ・グラフデータ
 <質疑応答>

2. グラフデータからの知識発見技術
 2.1 グラフデータをそのまま学習・予測し、根拠の説明まで可能にする:
   「Deep TensorTM」技術のしくみとその特徴

  ・技術概要
  ・グラフデータのテンソル表現
  ・要素技術
   -構造制約テンソル分解による特徴抽出
   -拡張誤差逆伝搬法による学習
   -推定因子特定技術による予測結果の説明
 2.2 Deep TensorTMによる実践事例
  ・実践事例1(与信審査における投融資のリスク要因の発見)
  ・実践事例2(がん医療に関する新たな知見の発見)
 <質疑応答>

3. 表データからの知識発見技術
 3.1 基本的なパターン発見技術

  ・Aprioriアルゴリズム
  ・Bayardoのバックトラック法
  ・LCM
  ・最適パターン発見と顕在パターン発見
  ・近年の話題
 3.2 人間が理解可能な仮説を列挙し予測・分類を行う:
   「Wide LearningTM」技術のしくみとその特徴

  ・技術概要
  ・技術の特長
   -判断根拠の説明が可能
   -重要な仮説を漏れなく発見可能
   -少量のデータでも高精度な判断が可能
   -アクションプランを自動で提示可能
 3.3 Wide LearningTMによる実践事例
  ・実践事例1(選挙の当落予測と当落根拠の発見)
  ・実践事例2(COVID-19の感染における地域特性と実施政策の関係性の発見)
  ・実践事例3(応募率の高い/低い発注文書の言語的な特徴の発見)
  ・ウェブ体験ツールを用いたデモンストレーション
   https://widelearning.labs.fujitsu.com/ja/trialTool/index.html
   サンプルデータを使って予測根拠の発見を実演します
   (受講者の皆さまもブラウザから一緒に体験いただくことで、理解が深まります)
 <質疑応答>

 *ウェブ体験ツールはPC以外(スマホ・タブレット等)からの受講の場合には体験はできません。
  その場合、講師の実演を視聴いただくのみとなりますが、ご承知置き下さい。


※上記講演内容は、多少の変更の可能性があります。

セミナー番号:AD210780

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