エンジニアのための人工知能基礎講座 -最新の理論・技術から事例紹介まで-SEASON3-

関西大学梅田キャンパス(KANDAI Me RISE)内

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【人工知能に関する講座、好評につきオプションでの≪演習≫を追加して継続開講!】

近年、人工知能は3回目のブームを迎え、その研究が再び注目を集めています。

深層学習を含めた新たな話題が注目を集め、自動車の自動運転や画像認識などの様々な分野での新たな応用事例が、このブームを支えています。一方で、従来の人工知能やニューラルネットワーク研究と注目を集めているそれらとは、何が異なり、どこに新規性があるのかを正確に理解し、新たな技術革新や自社への導入につなげていくことが、企業にとっては重要です。

この講座では、単なる人工知能の概念あるいは応用事例の解説ではなく、人工知能で用いられる基本的な理論や技術についてエンジニアの方を対象に体系的且つ詳細に解説します。さらに、このような基本的な技術の理解の上で、製品に活用する場合などの具体的な場面でどのように人工知能技術を用いることができるか判断する能力を養います。

また、11回目については、Pythonの導入と簡単な演習を希望者に対して行います。

【対象者】 大学理工系学部/高専卒業レベルの工学・数学(特に微分など)の知識がある方、エンジニアの方

【嬉しいサポート制度】欠席時の講義動画の視聴可能、申込者欠席の場合の代理出席可能(要 事前連絡)

【第1回】10月4日(金)

コース概説

本コースのねらい、全体の構成について説明します。人工知能に対する現状の理解と今後の期待について講師教員がコメントを行います。また、参加者の人工知能に対する現状の理解と期待を聞きながら、どのように人工知能技術を活用していくのかについて討論します。

講師:講師全員参加(予定)

【第2回】10月11日(金)

人工知能の歴史

3回目となる人工知能ブームを迎えて、人工知能研究の源流といままでの研究の推移について紹介します。同時に、それぞれの時代でどのように評価されていたのか解説します。また、人工知能技術がどのような要素技術から構成されているのかについて解説します。シンギュラリティやSociety 5.0などの人工知能に関連する事項について解説します。

講師:前田 裕(関西大学システム理工学部 教授)

【第3回】10月18日(金)

ニューラルネットワーク

人工知能の要素技術であるニューラルネットワークについて解説します。ニューラルネットワークの分類や種類、学習とは何か、学習の種類、学習法について詳説します。階層型ニューラルネットワーク、ホップフィールドニューラルネットワーク、双方向連想メモリの原理と応用について解説します。

講師:前田 裕(関西大学システム理工学部 教授)

【第4回】10月25日(金)

各種ニューラルネットワーク

現在、ニューラルネットワークと呼ばれる処理系として様々なネットワークが提案されています。この講座ではそういったニューラルネットのひとつで、多次元データの可視化や認識システムに使われる自己組織化マップ(Self-Organizing Map: SOM)を中心に概説します。

講師:肥川宏臣(関西大学システム理工学部 教授)

【第5回】11月1日(金)

深層学習とその応用

ここでは深層学習について、その主要な学習アルゴリズムであるバックプロパゲーション法の簡単な復習から始め、深層学習で用いられている様々な改良法について述べます。その後、画像認識などでよく用いられる畳み込みニューラルネットワークについて解説し、最後に応用例と利用可能なツールについて簡単に紹介します。

講師:棟安実治(関西大学システム理工学部 教授)

【第6回】11月8日(金)

ベイズ推定とモンテカルロ法

ベイズの定理で計算される事後確率に基づく推定はベイズ推定と呼ばれます。ベイズ推定では我々が持つ事前知識を活用することができますが、しばしば計算量的な困難に陥ります。一方、乱数を用いる数値計算はモンテカルロ法と呼ばれ、これに工夫を加えることでベイズ推定における計算量的困難を解決することができます。ここではこれらに関する基礎から応用事例までを平易に解説します。

講師:三好誠司(関西大学システム理工学部 教授)

【第7回】11月15日(金)

カオス理論

複雑な動きを伴う自然現象や人工物のモデル化および解析の基礎として、カオス理論(を含む非線形動的システム理論)と呼ばれるものがあります。本講義では、その基本事項から始めて、動きの分類や予測といった人工知能の要素技術との接点について解説します。

講師:伊藤秀隆(関西大学システム理工学部 准教授)

【第8回】11月22日(金)※この回は講座時間が19時30分~21時10分となります

ファジィ理論

広くあいまいさを取り扱う理論にファジィ集合論があります。ファジィ集合をif-then形式に用いたファジィ推論は、柔軟な知識を取り扱う制御モデルとして、家電製品や工場プラント制御、列車自動制御、自動車制御、ロボット制御、人工衛星制御等の多くの分野で実装され、「ファジィブーム」を引き起こしました。ここでは、このファジィ理論の基礎とファジィ推論の概要について述べます。

講師:林 勲(関西大学総合情報学部 教授)

【第9回】11月29日(金)※この回は講座時間が19時30分~21時10分となります

ブースティング推論とバーチャル推論 

ファジィ推論(制御)は、メンバシップ関数を用いて入力値のあいまいさを度合で表現し、その度合で出力値を相互補間する非線形モデルで、入出力データの機械学習と専門家知識の導入により高い精度と有用性を示します。さらに、この推論を多層に用いるブースティング推論、また、入出力データの欠損による精度低下を防ぐバーチャル推論等について、プログラム紹介と共に、概説します。

講師:林 勲(関西大学総合情報学部 教授)

【第10回】12月6日(金)

応用事例紹介

土木分野を対象としたAIの応用例について紹介します。コンクリート構造物の撮影画像からSVM(Support Vector Machine)を用いて構造物の健全度を診断した応用例、ボルトをハンマーで打撃した際に発生する振動加速度データから様々な機会学習手法を用いてボルトの軸力を同定した応用例、深層学習を用いて土砂災害警戒区域を自動抽出した応用例などについて紹介します。

講師:広兼道幸(関西大学総合情報学部 教授)

【第11回】12月13日(金)希望者のみ(別途申込)

演習

Windowsパソコンを持ち込んでいただき、Pythonのインストールを行います。さらに、導入したPythonを用いて、文字の認識の問題をテーマとして階層型のニューラルネットワークに関する簡単な演習を行います。

別途申し込みと受講料が必要です。

講師:前田 裕(関西大学システム理工学部 教授)

参加方法

■受講対象者

・大学理工系学部/高専卒業レベルの工学・数学(特に微分など)の知識がある方

・エンジニアの方

■下記お申し込みフォームよりお申し込みください。

※第1回-第10回一括(演習は別途お申込みを受付)でのお申し込みとなります。(全10回分受講料おひとりあたり45,000円)

>>>~エンジニアのための人工知能基礎講座~全10回を申し込む

ご注意事項

この講座では、企業の技術者を対象に、工学的、数学的観点から人工知能について詳説します。
このため、大学教養課程の数学に関する基礎的な知識を前提に講義が行われます。

また、全10回の講義は、それぞれ、できる限り1回毎に完結するように行われますが、それまでの講義内容が参照されることもあります。したがって、連続して受講されることが望ましいです。

欠席に際しては、後日欠席時の講義内容の録画を見ることができます。
また、今年度から事前連絡を前提に代理出席も可能にいたしました。

※第11回の【演習】は本講座を受講されている方のみが受講対象となります。

★お支払いについて
本講座では原則、第1回~10回までの45,000円分の受講料を
初回に会場にてご一括でお支払いいただきます(現金・クレジットカード)。

【請求書払い】をご希望の方は、その旨申込フォーム「備考」にご記載ください。
後程事務局よりご連絡いたします。

「演習」参加費のお支払いについては、別途講座内にてご案内いたします。

会期期間
開催回数 全10回(オプションでの演習は別途1回)
時間 19:00-20:40(第8回、第9回のみ19:30-21:10)
定員 20名
料金 第1回-第10回分一括:45,000円(第11回演習は別途3,000円)
場所 関西大学梅田キャンパス(KANDAI Me RISE)内
主催 関西大学梅田キャンパス
共催・協力 協力:大阪府
問い合わせ先 関西大学梅田キャンパスオフィス 06-4256-6410(平日 10:00-18:00)
その他

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