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★人工知能、AI時代にこそ学びたい"組合わせ最適化"の入門セミナー!
★難しい数式を出来るだけ省略!どなたでも受講可能な内容です。
★現実問題の解決に、組合わせ最適化を上手に活用出来るようになりましょう!

組合せ最適化入門セミナー
〜基礎的な手法から応用例まで、巡回セールスマン問題を中心に〜

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

大阪大学 大学院情報科学研究科 寄附講座教授 博士(情報学) 梅谷俊治 先生

講師紹介

■経歴
1998年 大阪大学大学院基礎工学研究科博士前期課程修了
2002年 京都大学大学院情報学研究科博士後期課程指導認定退学
2003年 京都大学博士(情報学)
豊田工業大学助手、電気通信大学助教を経て、2008年より大阪大学大学院情報科学研究科准教授。2020年10月より、数理最適化寄附講座教授。

■専門および得意な分野・研究
専門は数理最適化およびアルゴリズム。
産業や学術の分野における多くの重要な問題が組合せ最適化問題に定式化できることが知られるようになり、実社会から収集されたビッグデータに基づく大規模かつ多様な組合せ最適化問題を効率良く解くことが求められています。しかし、これらの組合せ最適化問題の多くがNP困難と呼ばれる計算困難な問題であることが計算の複雑さの理論により知られています。このような背景の下で、今後も大規模・複雑化が進む計算困難な組合せ最適化問題を現実的な計算時間で解く実用的なアルゴリズムを開発することが私の研究テーマです。
現在は主に以下の研究テーマに取り組んでいます。
・問題構造の解析に基づく組合せ最適化アルゴリズムの自動構成
・大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法
・図形の詰込み・切出し問題に対する発見的解法
・数理最適化モデルとアルゴリズムの現実問題への応用

■本テーマ関連学協会での活動
日本オペレーションズ・リサーチ学会、情報処理学会、人工知能学会、Institute of Operations Research and the Management Sciences (INFORMS)、Mathematical Optimization Society (MOS)、Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) 各学会会員

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2021年5月12日(水) 10:30-16:30
●会場  会場での講義は行いません。
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300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36,300円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800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41,800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・録画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

■講座のポイント
産業や学術の幅広い分野における現実問題の多くが、組合せ最適化問題にモデル化できることが再認識されるようになりました。特に、人工知能(AI)により解決したと報道される問題の中には、それが実は組合せ最適化問題であったというものが少なくありません。最近でも、宅配便の配送、インターネット広告配信、住宅における電力運用など、多くの現実問題に組合せ最適化が応用されています。組合せ最適化は、様々な数学をバックグラウンドに持つため、その最先端の技術を使いこなすことは容易ではありませんが、本講座では、組合せ最適化入門ということで、数式をできるだけ使わずに、組合せ最適化の手法とその応用例を紹介します。

■受講後、習得できること
・組合せ最適化問題とその応用例
・代表的な組合せ最適化アルゴリズムの設計と開発
・実際の事例を通じた組合せ最適化の適用の流れ

■受講対象
・組合せ最適化を初めて学習する方
・組合せ最適化の応用事例を知りたい方
*「アルゴリズムとデータ構造」の基本的な知識があることが望ましいです。

■講演中のキーワード
組合せ最適化、アルゴリズム、動的計画法、分枝限定法、近似解法、発見的解法、メタヒューリスティクス

セミナー内容

1.組合せ最適化問題とその応用
 (1)最適化手法による問題解決アプローチ
 (2)組合せ最適化問題とその応用例
 (3)組合せ最適化問題の難しさ
 (4)組合せ最適化問題に対する代表的なアプローチ

2.厳密解法
 (1)資源配分問題と最小木問題に対する貪欲法
 (2)ナップサック問題と最短路問題に対する動的計画法
 (3)ナップサック問題に対する分枝限定法

3.近似解法と発見的解法
 (1)近似解法の性能評価
 (2)巡回セールスマン問題に対する精度保証付き近似解法
 (3)巡回セールスマン問題に対する発見的解法

4.局所探索法
 (1)局所探索法の概要
 (2)巡回セールスマン問題に対する局所探索法

5.現実問題に対する組合せ最適化の適用事例の紹介
 (1)カタログのレイアウト計画

<終了後、質疑応答>

セミナー番号:AB210539

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