セミナー情報

基礎から学ぶ人工知能の開発法と実装例

〜 人工知能の基礎と実装例(認識系、推論系、探索系、制御系)、人工知能開発の企画、デバッグ、評価 〜

・人工知能の企画から要求分析、設計、実装、デバッグ、評価までを学び、開発に活かすための講座

・曖昧に語られる「人工知能」とは、何であるのかを示し、どのように開発していけば良いのかを系統立てて分かりやすく解説する特別セミナー! 

講師の言葉

 人工知能とは大きな話題になっているコンピュータ技術である。コンピュータ技術だけに留まらずビジネスとしても大きな割合を占める製品になってきている。しかし一方で人工知能という言葉がバズワード化し、何者を指しているか曖昧な状況にもなっている。そこでまず人工知能が何であるかを示し、その歴史を遡って、未来の人工知能を考える。次に人工知能の開発とはどのようなものであり、どのように進めていくのか、今までのものとどう違うのか、どこが同じなのかを見ていく。人工知能の開発の例として、将棋を取り上げ、評価関数や先読み、枝刈り、機械学習の実装を見ていく。また人工知能の企画や要求分析、さらにデバッグや作った人工知能プログラムの評価から拡張までを見ていく。

 この研修を通して、人工知能の正体を知り、その開発の方法を学び、企画から要求分析、設計、実装、デバッグ、評価までを学び、実際の人工知能の開発に臨めるようになる。

セミナー詳細

開催日時 2017年08月25日(金) 10:30 ~ 17:30
開催場所 【東京】日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ解析・画像・デザイン
受講対象者 ・人工知能の基礎を学びたい方
・これから人工知能のプログラムを開発する方
・これから人工知能システムのビジネスをしていく方
予備知識 ・ソフトウェア開発に関する経験または初級的な知識を持っていること
修得知識 ・人工知能の基礎知識。人工知能の定義から分類、使い分け、歴史
・人工知能の開発法
(人工知能プログラムとして将棋を題材にして開発法を学ぶ。将棋プログラムの評価関数や先読み、枝刈り、機械学習などを学ぶ。また人工知能とオブジェクト指向の関係を学ぶ)
・人工知能の企画から要求、実装を通じての開発全般と、デバッグや評価などの技術
プログラム

1.人工知能の基礎
  (1).人工知能の定義
    a.人工知能の必要条件
    b.人工知能の十分条件
  (2).人工知能の分類
    a.記号処理と非記号処理の比較
    b.記号処理の定義
    c.記号処理の問題
    d.非記号処理
    e.2回目の比較
    f.規則と特徴
    g.強い人工知能、弱い人工知能
  (3).人工知能の仕事
    a.認識
    b.探索
    c.推論
  (4).人工知能の実装例
    a.人工知能の実装例
      (認識系、推論系、探索系、制御系)
    b. (参考) IoT の実装例
    c.AI と IoT の開発の指針
    d.人工知能の最近の流れと話題(FinTechなど)


2.人工知能の歴史
  (1).第1次人工知能ブーム
  (2).第2次人工知能ブーム
  (3).第3次人工知能ブーム
    a.三度人工知能のブームに
    b.Deep Blue、Watson、AlphaGO
    c.機械学習と深層学習の流行
    d.人工知能の未来


3.人工知能の開発 :クラス設計から実装
  (1).人工知能をオブジェクト指向で作る
    a.人工知能プログラムで将棋を作る
    b.オブジェクト指向とは
    c.クラス設計
    d.オブジェクト指向の利点と欠点
  (2).人間の思考を真似る
    a.将棋棋士の思考による盤面評価
    b.人工知能の思考による盤面評価
    c.評価関数
    d.人間の評価関数と人工知能の評価関数
  (3).先読み
    a.ミニマックス法
    b.再帰プログラムによる実装
    c.ミニマックス法の欠点
  (4).枝刈り
    a.評価関数とミニマックス、枝刈りの適用範囲
    b.アルファベータ法
    c.前向き枝刈り
    d.深読み :先読みと枝刈りの制御
    e.水平線の向こう側
  (5).機械学習
    a.評価関数とパラメータの調整
    b.強化学習
    c.遺伝的アルゴリズム
    d.モンテカルロ法


4.人工知能の開発 :企画から評価まで
  (1).企画と要求
    a.ミニ将棋
    b.色々な企画と要求
  (2).デバッグ
    a.再帰プログラム
    b.機械学習
  (3).評価
    a.ソフトウェア工学的評価
    b.人工知能的評価
    c.評価の原因分析
    d.人工知能の拡張 :人間を目指して


5.まとめ

キーワード 人工知能 記号処理 オブジェクト指向 クラス設計 先読み ミニマックス法 再帰プログラム 枝刈り アルファベータ法 機械学習 強化学習 遺伝的アルゴリズム モンテカルロ法 
タグ ソフト管理  データ解析  組み込みソフト  ITサービス
受講料 一般(1名) : 48,600円 (税込み)
同時複数申し込みの場合(1名) : 43,200円 (税込み)
会場 日本テクノセンター研修室
住所: 〒 163-0722 東京都新宿区西新宿小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666

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カテゴリ:

電気・機械・メカトロ・設備成形・加工・接着接合・材料化学・環境・異物対策ソフト・データ・画像・デザイン品質・生産管理・コスト・安全研究開発・ビジネススキル

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