お知らせ

2021.06.07

【AIセミナー開催のご案内】実務のための過学習対策 ~AIにおける学習データの不足や不均衡を考える~

エンジニア・研究者のキャリア支援を行うテクノブレーン株式会社は、ディープラーニングに携わるエンジニアの育成とキャリア形成に貢献することを目的として、セミナーを開催致します。
基調講演として東京大学准教授 山崎俊彦先生をお迎えし、グループ会社であるテクノプロ・デザイン社からもエンジニア2名に登壇いただく予定です。

◆概要:
学習データの不均衡や不足からくる機械学習アルゴリズムの「過学習」は 特にAIの実社会応用上常に頭を悩ませる問題の1つです。
本講演では、過学習の問題を解決するための転移学習、対照学習、 サンプリング手法など様々な手法についてレビューするとともに、 深層学習アルゴリズムの特性からなぜそのような手法が可能なのかについて技術面そしてビジネスの観点から考察します。

◆講演者情報:
山﨑 俊彦
東京大学大学院 情報理工学系研究科 准教授

東京大学工学部電子工学科卒業。東京大学工学系研究科電子工学専攻修了。博士(工学)。学生時代は半導体物性を活かしたアナログVLSI研究に従事。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻准教授。2011~2013年まで米国・コーネル大学Visiting Scientist。「魅力」の予測・要因解析・増強を行う魅力工学に関する研究を精力的に行っているほか、大規模マルチメディアデータ処理、物体認識・機械学習、最適化、3次元映像処理などの研究を行っている。

◆開催日時:
2021年7月6日(火) 19:00~21:00

◆開催方法:
事前予約制。
zoomを利用してのWebセミナーとなります。

◆定員
50名

◆参加費:
無料

◆参加対象:
・民間企業、アカデミアを問わず、コンピュータサイエンスの領域で、データ解析、機械学習(ディープラーニング)、アルゴリズムに関わる分野の研究開発や提案・実装・導入に携わっているエンジニア・研究者、またはポストドクターの方、及び2022年3月までに博士課程後期を修了予定の方
・クライアント先へAI、データサイエンスの提案業務を行っている方
・AI、データサイエンス関連プロジェクトのプロジェクトマネージャの方

◆申込期限
2021年7月6日(火) 13:00 ※お申込みは締め切りました

◆タイムスケジュール:
19:00~19:05 開催のごあいさつ
19:05~19:40 基調講演:実務のための過学習対策 ~AIにおける学習データの不足や不均衡を考える~
19:45~20:05 過学習に関する技術的なアプローチ
20:05~20:25 ビジネス目線で過学習をどう見るか。その使いどころ・考えどころ
20:25~20:30 テクノプロ・デザイン社の取り組み
20:30~20:35 テクノブレーンの取り組み
20:40~20:55 質疑応答
20:55~    閉会のごあいさつ


         

一覧に戻る