【東京大学山﨑先生登壇!】AIを事業で活用したい!AIを実務に取り入れたい! そんな時、エンジニアが何をすべきかについて徹底解説 // 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~

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先着順 無料 21人 / 定員50人

イベント内容

AIを事業で活用したい!AIを実務に取り入れたい!
そんな時、エンジニアが何をすべきかについて徹底解説!

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~


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。

タイムスケジュール

時間 内容
18:50 受付開始
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~
山﨑 俊彦准教授(東京大学大学院 情報理工学系研究科)
19:45~20:05 過学習に関する技術的なアプローチ
三木 一弘(株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社)
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
中井 克典(株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社)
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

※ 時間配分・内容・順序が予告なく変更になる可能性がございます。

登壇者

東京大学准教授 山崎俊彦氏

山﨑 俊彦准教授

東京大学大学院 情報理工学系研究科

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。

中井 克典

株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社

1977年群馬県生まれ。東北大学大学院理学研究科修了後、博士研究員、大学教員を経てテクノプロ・デザイン社に入社。
協業先のALBERTにて製造業、小売業、通信業、運輸業、金融業など幅広いドメインで案件に従事。最近は人材育成+業務アドバイザーの業務が中心。

三木 一弘

株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社

1980年大阪府生まれ。京都大学大学院エネルギー科学研究科博士過程修了、高温プラズマ物理の研究者としてアメリカ・韓国・日本の研究所を渡り歩いた後、テクノプロ・デザイン社に入社。
協業先のi's Factoryでは、深層学習による画像処理の研究開発や、顧客のDX化でのデータ分析業務などに従事。データ分析のスペシャリストとして、顧客やスタッフとの調整にも携わる。
趣味は旅行で、海外や国内の離島によく旅行していたが、現在はコロナ禍のために自粛中。

参加対象

  • 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において提案・実装・導入に 携わるエンジニア・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

参加費

無料

注意事項

  • リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。
  • キャンセル待ち・補欠・落選の方はご参加いただくことが出来ませんのでご了承ください。
  • 欠席される場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します。
  • 無断キャンセルや欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございます。

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