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【会場受講】人工知能を取り巻く最新動向と今後の展望

～AI技術の実践事例から非ブラックボックス化まで～
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2020-06-23（火）　13:30～16:30
講師
株式会社富士通研究所
人工知能研究所
穴井　宏和　氏　シニアディレクター
河東　孝　氏　シニアリサーチャー

【穴井　宏和　氏】
1991年富士通研究所入社　以来、数式処理・数理最適化・人工知能の研究, 及び数理に基づく社会問題解決の研究に従事　Universitaet Passau 客員研究員（1999年）　(独)科学技術振興機構 CREST『数値/数式ハイブリッド計算に基づくロバスト最適化プラットフォームの構築』研究代表者（2003～2009年）　現在、九州大学マス・フォア・インダストリ研究所客員教授、国立情報学研究所 客員教授　博士(情報理工学)

【河東　孝　氏】
2011年富士通研究所入社　以来、パターンマイニング、時系列データ分析、ディープラーニングによる実問題解決の研究に従事　博士（情報科学）

概要 本講演では、DXを支えるキーテクノロジーの１つである人工知能（AI）について、歴史と主なAI技術の最先端動向を概観した後、AIを取り巻く最新動向を整理し、DX時代に向かうべき方向性について解説する。
近年、ディープラーニング技術の発展は目覚ましく動画像の認識など実社会で多くの実装が進んできている。一方で、社会実装を進める上での課題も顕在化してきた。実際の現場では、AI技術を効果的に使用するためのデータが十分ではないケースや説明責任や公平性を担保できないといったAIのブラックボックス問題により、AI導入が進まない状況も多く発生している。それらの課題を解決し、社会実装を加速するための先端のAI技術と実践事例についても紹介する。

■こんな方におすすめ■
・AI技術の歴史と仕組みを理解したい方
・現在のAI技術の課題について知りたい方
・最新のAI技術の動向を知りたい方
セミナー詳細 １．人工知能(AI)概観
（１）AIの歴史
（２）世の中の最新AI動向
　　
２．主要な人工知能技術とその最新動向
（１）機械学習技術
　（a）機械学習技術とは（機械学習のアイデア）
　（b）深層学習（ニューラルネットワークの仕組み、問題点、深層化について、画像系DL、自然言語処理系DL）
　（c）最新動向と展望・産業への貢献
　　　・Wide Learning
　　　・非定型データの学習
　　　・学習の低コスト化など
　（d）機械学習の応用事例
　　　・金融例：業績予測、与信管理支援
　　　・インフラ例：道路の劣化推定
　　　・マーケティング例：広告出稿
　　　・セキュリティ例：マルウエア攻撃判別
　　　・ものづくり例：診断支援技術、数値シミュレーションの高速化
　　　・その他
（２）数理モデル型アプローチ
　（a）シミュレーションとAI
　（b）数理最適化とAI
　（c）応用事例（金融、ものづくり、マッチング、防災など）
　　　・金融例: 与信管理支援
　　　・ものづくり例：電磁波特性最適設計
　　　・マッチング例：保育園マッチング
　　　・防災例：津波避難
　（d）最新動向と展望・産業への貢献
　　　・機械学習技術との融合、エージェントベースシミュレーション
　　
３．社会実装における課題と今後の展望
（１）信頼されるAIに必要なこと
（２）説明可能なAI
（３）AIと倫理
（４）AIの品質
　　
４．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCのご使用等はご遠慮ください
補足事項 ※講師とご同業にあたる方・個人はご参加をお断りさせていただく場合がございますので、ご了承ください。
※こちらは会場参加のお申し込みページです。オンライン受講をご希望の方は該当のページよりお申し込みください。 

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