【オンデマンド動画視聴と、質問＆交流会の合計９回で開講する　人工知能基礎講座！】

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

【参加費】全9回分一括で35,000円（税込）

　　　　　※Peatixサービスを利用したオンライン決済用チケット、請求書払い用チケットをご用意しています

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【開講形態】オンデマンド動画視聴+１２月の質問会で構成されています

①講義はオンデマンド動画で「ご都合のいい場所・時間帯」で期間内なら何度でも視聴可能。

②動画視聴後のアンケートで理解度や質問を確認。

③１２月１７日開催の「質問会」で全講師と参加者が「対面/オンライン」で集まり、各講義ポイントまとめと質疑応答、交流を行う

↓↓↓詳細は下記でご確認ください↓↓↓

《①オンデマンド動画　各回内容》

※１０月１５日以降、随時更新。

　公開期間中（～2022年3月15日）は何度でも視聴可能

【第1回】コース概説・人工知能の歴史

本コースのねらい、全体の構成について説明します。また、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2回】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の学習について、バックプロパゲーション法について詳説します。

講師：前田　裕（関西大学システム理工学部　教授）

【第3回】各種ニューラルネットワークと自己組織化マップ

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4回】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5回】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　教授）

【第6回】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7回】ファジィ推論と知識獲得手法　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8回】進化計算と多目的最適化

進化計算は、ニューラルネットワーク、ファジィ と並んで、計算機を用いた知能を実現するためにしばしば用いられるアルゴリズムで、遺伝的アルゴリズムとしても知られています。今回は、進化計算を用いて最適解を探索する手法について概説すると共に、同時に複数の目的を達成する多目的最適化の分野でどのように進化計算が用いられているかを紹介します。

講師：村田忠彦（関西大学総合情報学部　教授）

《③リアルタイム質問会》※対面参加/オンライン参加を選択いただけます

●日時　２０２１年１２月１７日（金）　１９時-２１時

●参加

＜対面（来場）参加の方＞...会場：関西大学梅田キャンパス内（大阪市北区）

会場アクセスＭＡＰはこちら

＜オンライン参加の方＞...ＺＯＯＭでのご案内となります

※職場PC等でのZOOM利用が困難でオンライン参加が前提の方がおられましたら、
　Youtube LIVEでの限定公開配信にて対応いたします。
　その場合、講師や他参加者の方との交流が困難になること、ご質問は別途コメント、　　　　

　WEBフォーム等テキストでいただくことになることを予めご了承ください。