体系的に学ぶ人工知能コース|オンライン

令和5年度の募集は終了いたしました。

開講日

●令和5年 7月28日(金)、31日(月)、8月2日(水)、8日(火)、10 日(木)

開催・受講に関する注意点:

(ご受講方法などについて)

  • 全日程、ZOOMを利用したオンラインでご受講いただきます。申込要項をご確認の上、お申込みください。
  • ご受講書類・テキスト等は、お申込みいただいたご住所宛に事前に送付いたします。

(演習について)

  • オンライン演習時は、スマートフォンではなく、PCでご受講願います。
  • 本コースは動画講義とオンライン演習を組み合わせて実施します。動画講義は動画配信サイト(CATENOID)による録画視聴で、視聴用URLとアカウント情報を配布します。質問はSlackを使用し、回答とともにグループで共有します。CATENOIDやSlackは、受講申込手続き終了後に主催者にてユーザ登録をいたします。
  • 演習はGoogle Colabの環境を活用して、講義内容の理解を深めるためにPythonによるオンライン演習を実施します。Google ColabはGoogleへのユーザ登録とログインが必要です。なお、Google Colabは、受講時に使用するインターネット環境下で実際に使用可能かどうかも含めて事前登録と確認をお願いします。
    ご不明な点につきましては、事務局にお問い合わせください。
  • 講義後、簡単な課題演習を出題の予定です。後日Slackにて模範解答をご提示します。

※オンライン受講についてご不明な点やご不安な点がございましたら、お気軽にご相談ください。

募集人員

30名(最低催行人数15名) ●申込締切 7/26(水)

対象者

*課題解決に使えるAI習得をめざす研究者・技術者の方
* R&D部門はじめ、経営・企画部門等においてAIの俯瞰力を修得したい方
*線形代数、確率・統計および微分積分の入門レベルの知識、Python使用
 経験があることが望ましい。

受講料

127,600 円(税込)

カリキュラム日程・講義内容

7月28日(金)

9:15~9:30

本講座の目的と構成

八木 康史 教授
(大阪大学産業科学研究所/(一社)データビリティコンソーシアム代表理事)

9:3017:00

機械学習の基礎

マシュー・ホーランド 助教
(大阪大学産業科学研究所)

計算機に事物や概念を「学習させる」とは一体どういうこと? 統計的推論と最適化とソフトウェア工学の間にある機械学習の基本的な考え方や技法を紹介します。

7月31日(月)

9:3017:00

知識情報学

福井 健一 准教授
(大阪大学産業科学研究所)

機械学習の適切な利活用には数理的背景を理解すると共に、実際にデータにあたり、実装し、データの特性と機械学習の原理の両面から洞察する実学が重要です。これらを座学と演習によりバランスよく学びます。

8月2日(水)

 

9:3013:40

13:50~17:00

画像処理

村松 大吾  教授
(成蹊大学理工学部/大阪大学招聘教授)

槇原 靖 教授
(大阪大学高等共創研究院)

画像認識や3次元復元などを実現するための基礎となる、画像の取得からデジタル表現、前処理技術、また、動画像処理技術の基礎について学びます。

8月8日(火)

 

9:3013:40

13:50~17:00

コンピュータビジョン

長原 一 教授
(大阪大学データビリティフロンティア機構)

中島 悠太 准教授
(大阪大学データビリティフロンティア機構)

視覚機能を機械で実現することを目的とした分野で、人工知能や機械学習などの分野と深い関わりをもちます。3次元データの表現・獲得、視覚と言語の対応付けなどを幅広く取り上げ、根本となる技術について学びます。

8月10日(木)

9:3017:00

実践深層学習

新岡 宏彦 特任准教授
(大阪大学大学院情報科学研究科)

深層学習の基礎から応用まで幅広く学ぶことを目的とし、深層学習を用いて画像をどのように扱うかについて焦点を当てています。深層学習の中で行われている計算処理から実装方法、実際の応用例を学習します。

17:0017:10

まとめ

八木 康史 教授
(大阪大学産業科学研究所/(一社)データビリティコンソーシアム代表理事)

本コースのねらい

 日本の産業競争力を強化していくためには、産業界が長年培ってきた強みとAI技術を融合し、それらをビジネスにつなげていくことが求められています。その実現を担う研究開発者、中間管理職、経営者のいずれに限らず、AI技術の全体像を把握し、AI活用のために適切な選択を行うことが必要となります。その実現には、表面的なディープラーニングのスキルだけでは不十分で、その問題に関するドメイン知識、つまり専門分野における理論体系とその知見とターゲット知識、つまり自身の課題に関連したデータやノウハウをAI技術と融合させることができる能力が不可欠です。本講座では、人工知能を体系的に学習することでAI分野を俯瞰できる力を養成することを狙いとします。

 本講座では、AIの入門から応用までそのプロセスを含めて体系的に学び、実データによる演習を通じてその知識の理解を深めることができます。知識を身につけることで、AIの視点から課題を「俯瞰」できることにつながります。技術者だけでなく、経営者等にとっても、企業が目指す将来像に到達するために、「何を行わなければならないか?」という道筋を示すこと、まさに「知識」から「経営戦略」を立てることのできる人材への成長が期待されます。演習はAIを日常的に使っている若手研究者がTA(ティーチングアシスタント)として担当し、講師とともに質問にお答えします。

 本講座は、経営トップから研究者まで、体系的知識の獲得により俯瞰力を身につけるための入門コースです。

共催
地方独立行政法人 神奈川県立産業技術総合研究所(KISTEC)
一般社団法人 データビリティコンソーシアム

後援・協賛(一部申請中)
(一社)人工知能学会、(一社)日本ロボット学会、(一社)情報処理学会、(一社)電子情報通信学会、(一社)日本データベース学会、(一社)日本メディカルAI学会、(一社)日本医療情報学会、日本知能情報ファジイ学会、(一社)システム制御情報学会、(一社)言語処理学会、(一社)日本ロボット工業会、(一社)日本自動車工業会

令和5年度の募集は終了いたしました。

申込要領

重要(必ず以下の内容をご確認の上、下記お申し込みフォームよりお申込みください)

  • オンライン受講に関して、以下の内容ご確認くださいますようお願いいたします。
    • Zoomの推奨環境(ページ下部参照)および「オンライン講座に関する規約」をご確認の上、お申込みください。「オンライン講座に関する規約」(PDF)はこちら
    • オンライン参加の場合は、PC( またはスマホ・タブレット)、インターネット通信環境(有線LAN 接続・Wi-Fi 推奨)、機器に接続可能なマイク、カメラ、スピーカーをご用意ください。(機器内蔵の場合は不要)
  • ご受講資格はお申込みをいただいた方(1申込1名)に限ります。受講者を変更される場合はご連絡ください。
  • 申込締切後、受講決定者には受講票・受講料請求書等の必要書類をお送りします。また、オンライン開催の場合は、受講日前日までにテキストおよび接続URLをお送りします。
  • 申込締切後でも、定員に余裕がある場合はお申込みを受付けられる場合がありますのでお問合せください。
  • 講義中、許可なく講義内容の一部、およびすべてを複製、転載または撮影、配布、印刷など、第三者の利用に供することを禁止します。
  • やむを得ない事情により、日程・内容等の変更や中止をする場合があります。

お問い合わせ

人材育成部 教育研修課 教育研修グループ
TEL:044-819-2033
以下お問い合わせフォームをご利用の場合は、
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