ATND アテンド β PRODUCED BY RECRUIT

ログイン or 無料登録

『人を知る』人工知能講座】Session5 集合知システム@丸の内

日時 :
2020/01/23 (木) 09:30 ~ 2020/01/31 (金) 18:00
定員 :
30人
会場 :
京都アカデミアフォーラムin丸の内(東京都千代田区丸の内1-5-1 新丸の内ビルディング10F)
URL :
https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou/
主催者 :

※詳細・お申し込みは、以下のURLをご覧ください。

人工知能講座 公式サイト : https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou/

■開催概要

京大オリジナル社ではこの度、京都大学情報学研究科知能情報学専攻との共同主催で、「人を知る」人工知能講座を開講いたします。

世界のAI研究の最先端研究拠点の1つである「京都大学知能情報専攻」の最新の研究成果も含めた座学と実践的演習を提供する、実務者向けの実践的講座で、東京丸の内での開催となります。

<学ぶことのできる分野>

・画像・音声・言語などにおけるメディア情報処理

・数理論理学や統計的機械学習における理論基盤

・脳活動やコミュニケーションの認知科学・心理情報学的解析

7つの研究室の教員が各1セッションを担当し、それぞれの最先端の⼈⼯知能の研究成果について「座学」と「演習」を組み合わせて集中講義を実施します。

「人を知る」人工知能というテーマのもと、機械学習や数理倫理学といった理論基盤、画像・音声・言語などの情報処理、そして脳活動や心理情報学といった脳認知科学まで、人工知能にまつわる多面的な講座をご提供いたします。


■開催日時
2020/1/23(木)、24(金)、30(木)、31(金)
9時30分~18時00分

■講師
京都大学大学院 情報学研究科 知能情報学専攻 教授
鹿島 久嗣

■内容
統計的機械学習の基本的な考え方やアプローチを学ぶとともに、先端的な話題、とくにグラフやネットワークといった複雑な構造をもったデータを扱う手法を学びます。また、単に知識としての理解だけでなく、実際にデータを前に手を動かして、試行錯誤することでこれらの知識を実体験をもって理解することを目指します。

詳細:https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou/curriculum_session5.html

■参加費
500,000円(税込)/ 1セッション(昼食・懇親会付)

■会場
京都アカデミアフォーラムin丸の内
東京都千代田区丸の内1-5-1 新丸の内ビルディング10F

■定員
30名程度

■対象
人工知能を活用した課題解決に取り組んでいる・取り組みたい技術者

■主 催
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻/京大オリジナル株式会社

■協 賛
日本マイクロソフト株式会社

■申し込み
以下のWebページよりお申し込みください。

人工知能講座 公式サイト : https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou/
※申し込み締切日 2020年1月9日(木曜日)

■問い合わせ

京大オリジナル株式会社 研修・講習事業部 (担当:川村・山口)
Tel: 075-753-7778
E-mail: kensyu*kyodai-original.co.jp (*を@に変えてください)


■カリキュラム

1月23日(木)
9:30 機械学習概説 機械学習の基本的な考え方や最近の動向
11:00 予測モデルの基礎 基本的なモデル(線形モデル・非線形モデル)
12:30 休 憩
13:30 演習 線形モデルの学習と評価
15:00 コンペティション説明 課題の説明(化合物データを対象とした予測)
16:30 コンペティション演習 化合物データの分析と予測モデル化・チューニング
18:00 懇親会
1月24日(金)
9:30 機械学習発展 学習の定式化、最適化、交差検証、過学習
11:00 深層学習 多層パーセプトロン・オートエンコーダ
12:30 休 憩
13:30 グラフ深層学習 グラフニューラルネットワーク
15:00 演習 グラフニューラルネットワークを用いた演習
1月30日(木)
9:30 ネットワーク分析 ネットワークデータの分析手法・深層学習
11:00 演習 ネットワーク分析の演習
12:30 休 憩
13:30 プレゼンテーション コンペティションの取り組みについてのプレゼンテーションとディスカッション
1月31日(金)
9:30 モデル解釈 特徴選択、深層学習の予測解釈
11:00 演習 モデル解釈の演習
12:30 休 憩
13:30 スパースモデリング・異常検知 L1正則化、密度推定
15:00 演習 スパースモデリング・異常検知の演習
16:30 発展的話題 高次元データ・集合知など
18:00 懇親会

カリキュラムは予定です。予告なく変更になる場合がありますので、予めご了承ください。

  • このコメントは全員が閲覧、すべてのログインユーザーが投稿することができます

コメントを投稿するには、ログインしてください。

掲載されるイベント情報は、利用者の皆様によりご提供いただくものであり、株式会社リクルートは本情報の正確性や内容について、一切保証するものではございません。詳しくは利用規約をご参照ください。