AI理論と実践講座 【2019年度の講座は終了致しました】
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2019年後期テーマ『“体験型”AI実践講座』
全ての産業・サービスの基盤が、IT技術、とりわけAIをコアにした技術と、そのネットワークに移行しつつあります。「AIテクノロジー」を事業に組み込み、自社に変革をもたらすためのイノベーションは、企業成長の必須の要件となりつつあります。本AI講座の狙いは、現代AIの基礎理論を学び、簡単なプログラミングの作成を通じてAIの本質を体感することで、自社の新規サービスや業務改善へのAI適用への具体的な足がかりを得ることを目的とします。
毎回の講義は、各回のテーマの基礎理論の解説と、Pythonを使った簡単な演習と、併せてたくさんの実践事例の紹介を行う予定です。参加企業の皆様のAI戦略展開の一里塚としていただき、とりわけ、初心者の方も大歓迎です(事前のAI知識必要なし、数学なし、プログラム経験不要、ただし手を動かす気合い必要!Mac、Windowsいずれにも対応。ただし、パソコンは各自持参いただくことを原則とします)。
この領域の第一人者たる森英悟先生(AIテクノロジー担当)を中心に、吉田直可弁護士(ビジネスモデル特許、知的所有権の権威)による強力な布陣にて実施します。
この領域の第一人者たる森英悟先生(AIテクノロジー担当)を中心に、吉田直可弁護士(ビジネスモデル特許、知的所有権の権威)による強力な布陣にて実施します。
期間、日程と時間(毎月2回、全10回)18:30~20:40
■前期 2019年6月~2019年10月 | AIを基礎から応用まで学習 |
第01回 2019年06月05日(水) | 「人工知能(AI)とは」 「探索・推論について」 |
第02回 2019年06月19日(水) | 「知識表現について」 「機械学習・深層学習について」 |
第03回 2019年07月03日(水) | 「人工知能分野の問題Ⅰ」 「人工知能分野の問題Ⅱ」 |
第04回 2019年07月17日(水) | 「機械学習の具体的手法」 「機械学習の実体験」 |
第05回 2019年08月07日(水) | 「Python入門」 「Pythonを使ったAIプログラミング入門」 |
第06回 2019年08月21日(水) | 「ディープラーニングの概要Ⅰ」 「ディープラーニングの概要Ⅱ」 |
第07回 2019年09月04日(水) | 「ディープラーニングの手法Ⅰ」 「ディープラーニングの実体験Ⅰ」 |
第08回 2019年09月18日(水) | 「ディープラーニングの手法Ⅱ」 「ディープラーニングの実体験Ⅱ」 |
第09回 2019年10月02日(水) | 「ディープラーニングの応用と事例」 |
第10回 2019年10月16日(水) | 「AIプロジェクトの実際」 |
■後期 2019年11月~2020年3月 | “AI×イノベーション”を創出する人材育成をめざす |
第01回 2019年11月20日(水) | 「AIで何ができるのか / Python開発環境整備」 |
第02回 2019年12月04日(水) | 「AI概説 / Python基礎講座」 |
第03回 2019年12月18日(水) | 「AI概説 / AIプロジェクトの勘所」 |
第04回 2020年01月15日(水) ※第3水曜日開催 | 「AI理論(統計解析モデル)と事例 / Python演習 (線形回帰、PCA)」 |
第05回 2020年01月29日(水) ※第5水曜日開催 | 「AI理論(アンサンブル学習)と事例 / Python演習 (ランダムフォレスト、XGブースティング)」 |
第06回 2020年02月05日(水) | 「AI理論(Deep Learning)と事例 / Python演習」 |
第07回 2020年02月19日(水) | 「AI理論(Deep Learning)と事例 (画像認識) / Python演習 (画像認識)」 |
第08回 2020年02月27日(木) ※曜日変更 | 「AIとデータをめぐる法律の勘所(特別講義)」 |
第09回 2020年06月17日(水)
※3月休止に伴う振替開催 | 「AI理論(Deep Learning)と事例 (自然言語処理) / Python演習 (自然言語処理)」 |
第10回 2020年07月15日(水)
※4月休止に伴う振替開催 | 「AIプロジェクト成功のために 〜 成功・失敗事例と今後の展望」 |
講師 紹介
森 英悟
北海道大学大学院博士後期課程単位取得退学 工学博士/ 株式会社Sigfoss 代表取締役
<プロフィール>
1968年生まれ。自然言語処理に関する研究で学位取得。日本IBM、NOKIA(フィンランド)、東証第一部企業の代表取締役を経て、2014年にSigfossを創立。高精度画像認証システム、クラウド型企業向けシステム、ソーシャルゲーム、ファイナンシャルデータなどのビッグデータ解析、自己組織型学習システムの自然言語処理、画像処理への応用など最先端の技術を導入したシステム開発を手がける。近年は大手企業を中心に、ディープラーニング技術により人事やマーケティングデータ、動画像の解析を行い、ビジネス面で大きな成果をあげている。
吉田 直可
法律事務所愛宕山所属弁護士/明治大学自動運転社会総合研究所特別研究員(自動運転AI、医療AI研究)
<プロフィール>
1981年生まれ。2008年に弁護士として登録(東京弁護士会)、2012年に法律事務所愛宕山を開設。2018年4月に明治大学の自動運転社会総合研究所にて特別研究員に就任。社会実装部会部会長、医療AI部門部会長として、自動運転分野や医療分野におけるAI活用のリスク管理を専門とする研究を行う。成蹊大学法科大学院、明星大学情報学部、サイバー大学IT総合学部において非常勤講師として教壇に立つ他、経済産業省・国土交通省委託事業「自動走行の民事上の責任及び社会受容性に関する研究」に関する協力委員も担当している。
参加お申込方法
年会費 後期 300,000円 ※経営研究所維持会員は10%割引、分納可。
申込方法 当サイトの参加お申込みフォームに必要事項をご記入の上、送信して下さい。
E-mailやFAXでも受け付けております。
参加は会社単位で、1社3名の会員の登録ができます。
ワークショップには3名迄ご出席頂けます。登録者以外の代理出席はご遠慮いただいております。
連絡先 一般社団法人 経営研究所 事務局
〒100-0005東京都千代田区丸ノ内2-5-2 三菱ビルB1F
TEL 03-5220-2881 FAX 03-3217-0208
E-mail keieikenkyusho@keieik.or.jp
URL https://www.keieik.or.jp/