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-

関西大学梅田キャンパス  7階「Room 705」

  • まなびプラザ(公開講座)
  • ビジネス

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【人工知能に関する講座、好評につき講師や受講者間の交流も追加して継続開講!】

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。

【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】4月26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。また、人工知能が、それぞれの時代でどのように評価されていたのか解説すると共に、現代のブームにおける人工知能に対する期待について、アイスブレイクを兼ねて参加者の人工知能に対する現状の理解と期待などについて、共有の場をもちます。

講師:前田 裕(関西大学システム理工学部 教授)

【第2回】5月9日(木)※本講座は原則金曜日開講ですが、第2回のみ木曜開催となります

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、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。また、シンギュラリティ、2045年問題や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】5月17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】5月24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】5月31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】6月7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7回】6月14日(金)

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8回】6月21日(金)

ブースティング推論とバーチャル推論 

プログラム紹介:ファジィ制御

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9回】6月28日(金)

応用事例紹介:時系列データ処理・打音認識

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、ボルトの軸力を同定するために必要な特徴量を検討し、特徴量ベースの様々な機械学習手法の応用例を紹介するとともに特徴量を必要としない深層学習の応用例についても紹介します。

講師:広兼道幸(関西大学総合情報学部 教授)

【第10回】7月12日(金)

振り返り・意見交換会

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う。参加者からは、どのように人工知能技術を活用していくのかについて振り返り、意見交換したいと思います。

(参加教員全員)

講師
上記のとおり
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。

※全回一括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。

会期期間
開催回数 全10回
時間 19:00-20:40
定員 30名
料金 45,000円(全10回分)
場所 関西大学梅田キャンパス  7階「Room 705」
主催 関西大学梅田キャンパス
共催・協力
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 欠席された回は講義動画の貸出によるフォローあり。欠席時の代理出席も可能(要 事前連絡)。

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