1. HOME
  2. セミナー
  3. AI、IoT時代における機械学習技術とその実用化事例、今後の展望

AI、IoT時代における機械学習技術とその実用化事例、今後の展望

~複雑多様なデータに対する技術開発/応用事例の最新動向と新たなAI事例創出に向けて~
AI事例創出に向けてのヒントを提供する
AI、IoT時代における機械学習技術とその実用化事例、今後の展望

講演内容

近年、多種多様なセンサーにより現実世界の様子が時々刻々観測できるようになりつつあります。いわゆる、モノのインターネット(Internet of Things:IoT)時代の到来です。一方、IoTで得られた多種多様なデータから新価値を創出する人工知能システムの研究開発が全世界的規模で進められ、AIブームの到来でもあります。

本セミナーでは今回のAIブームと過去のAIブームとの違いを明らかにし、今後のAI時代に有用な機械学習技術の詳細とその応用事例について、分かり易く解説します。さらに、今後のAI研究の新たな応用分野や新たな研究展開についても概説し、新たな AI事例創出に向けてのヒントを提供します。

講師

上田 修功 氏

理化学研究所
革新知能統合研究センター

1984年大阪大学大学院通信工学専攻修士課程修了。

日本電信電話公社(現NTT)入社。画像処理、コンピュータービジョンの研究開発に従事。91年 NTTコミュニケーション科学研究所,統計的機械学習の基礎研究に従事 2010-13年 NTTコミュニケーション科学基礎研究所所長 13年機械学習・データ科学センター代表 16年同研究所 特別研究室長(NTTフェロー) ,理化学研究所革新知能統合研究センター 副センター長 京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻連携教授、神戸大学大学院システム情報学研究科客員教授、博士(工学)。

著書に、石井健一郎氏との共著『続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門』(オーム社、2014年)、監修 坂内正夫, "ビッグデータを開拓せよ 解析が生む新しい価値,"角川インターネット講座 第7 巻 第1 部 第5 章(データに語らせる科学)執筆, KADOKAWA, 2015、上田修功 訳:サイエンスパレットシリーズ"統計学",丸善出版,2014(原著:"Statistics: VSI," David J. Hand著、"Statistics,"Oxford Univ. Press)、上田修功,"ビッグデータを活かす機械学習技術," NTT技術ジャーナル特集 NTT R&Dフォーラム 2013 ワークショップ,Vol.25, No.4, pp 31-35, 2013 など。

当日のプログラム

1.はじめに

(1)本セミナーの内容説明
(2)機械学習とは
(a)演繹vs.帰納
(b)統計モデルvs.非統計モデル
(c)深層学習
(d)カーネル法とベイズ最適化

2.AI、IoT時代の機械学習技術

(1)時空間解析とは
(2)クリギング
(3)ガウス過程
(4)テンソル分解
(5)構造正則化
(6)スマートシティへの応用

3.AI時代における機械学習技術の様々な応用

(1)地震分析への応用
(2)宇宙データ分析への応用
(3)保健、医療応用
(4)最適人流誘導への応用

4.AI研究の新展開

(1)スパコンとAI技術との融合
(2)AI応用分野の新展開
(3)新たなAI事例創出に向けて

5.まとめ

補足事項

※ 録音・ビデオ撮影・PCの使用等はご遠慮下さい。

主催企業

株式会社セミナーインフォ

お申し込み

開催情報

開催日時

2018-08-27(月) 13:30~16:30

参加費

39,150円 (定価 40,150円)

会場

株式会社セミナーインフォ カンファレンスルーム

〒102-0074 東京都千代田区九段南2-2-3 九段プラザビル2F