～ 自然言語処理／CNNを用いた画像認識技術、最新のAI技術（ChatGPT／Stable Diffusion／AIアクセラレータ／GPGPU）活用のポイント、AI導入・活用を成功させるコツ ～
・AI(ニューラルネットワーク)が動く仕組みを基礎から学び、続々登場する新世代AI技術の革新性を正しく理解して、実用的なAIシステムを構築・運用するための講座
・AI演算を高速化するためのAIアクセラレータや最新技術（ChatGPT・Stable Diffusionなど）の特長からAI活用の成功／失敗事例まで幅広く修得し、実務でのAI実装に応用しよう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
最近話題になっているChatGPT等の革新的AI技術は突如現れた様に見えるかもしれませんが、これらはAI技術を地道に改良し続けて来た多数の研究者の成果の集大成で成り立っています。AI技術を大きく前進させて来た歴代の革新的アイデアを正しく理解し、個々のAI技術が持つ限界と次の発展の可能性を把握しておけば、今後も続々と出て来る新たなAIの能力を正しく評価出来る様になり、AI共存社会をどう生きるべきかが見えて来るはずです。
2022年のChatGPTによりAIに対する一般認識が大きく変わったと感じます。それまでは「研究対象としてのAI技術」が議論の中心でしたが、人間並みの能力を持つAIを誰もが使える様になった結果、「AIをビジネスにどう活用するか？」に注目が集まるようになりました。巨大資本によるAI開発競争で今後も劇的な進化が続く事は間違いないものの、AIを「常に正解が出て来る魔法の箱」として扱うのは危険です。間違った答えを堂々と出して来るAI特有の病(?)も存在するため、「AIが動く原理」を正しく理解して「AIが持つ本質的な限界/リスク」を把握した上で適切な距離を保ちながらAIと付き合うことが特に重要になります。
本セミナーでは、今注目されているGenerativeAIに焦点を絞り、ChatGPT/BERTなどの大規模言語モデルに使われる最新の自然言語処理技術(Word2Vec/Doc2Vec/RNN/LSTM/Transformer/Multi-Head Attention)、人の目を超える識別能力を持つDeepLearningを用いた画像認識技術(CNN技術)、画像生成系AIが抱える著作権問題、AI演算を大幅加速出来るAIアクセラレータのシストリックアレイ構造(Google TPU/nVIDIA TensorCore)、などについて各技術の革新性及び限界、苦闘の歴史などデモを交えて解説します。今、AI技術を幅広く学んでAI技術の本質を理解しておけば、今後の実務の中でAIをどう活用して行くべきかが自ずと見えて来るはずです。
配布しているパンフレットからプログラム構成を修正・追加しております
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、電気・機械・メカトロ・設備、ソフト・データ・画像・デザイン、品質・生産管理・ コスト・安全 |
| 受講対象者 |
・これからAI技術開発に取り組もうと考えているエンジニア及びマネージャの方 ・AIツールを動かしてみたものの実務でどう活用すれば良いかイメージが持てない方 ・AIプログラムの中でどんな演算が行われているのか知りたいプログラマーの方 ・AIアクセラレータの仕組みを理解したいハード設計者の方 ・AI技術の安全な導入方法を知りたい企画担当者の方 |
| 予備知識 | ・行列演算の知識がありパイプライン設計の考え方を理解されている方 |
| 修得知識 |
・AI技術の限界を知る事でどう活用すればビジネスメリットが得られるのかイメージを持てる ・安易なAI導入による大失敗を防ぐことができるようになる |
| プログラム |
１．本セミナーの主旨説明 （１）．本講座の目的/目標
2.AI技術とは？ （１）．ニューラルネットワークが動く仕組み （２）．誤差逆伝播法、活性化関数、手書き文字認識
３．自然言語処理 単語/文章のベクトル化技術 （１）．ベクトル化技術とは？ （２）．Word2vec/Fasttext/Doc2vec/SCDV などの中身を解説
４．機械翻訳の歴史 （１）．RNNの動作原理 （２）．LSTM、GRU、RNNsearchなどの改善ポイント （３）．Google翻訳の仕組み
５．自然言語処理に革命を起こした「Transformer技術」 （１）．Transformerの内部構造と動作原理 （２）．Scaled Dot-product attention, Self-attention、Multi-head attention などの中身について解説
６．大規模言語モデル （１）．大規模言語モデルの特徴 (事前学習とファインチューニング、FewShot学習) （２）．Google社のAI基礎研究 ー BERT/XLNet/RoBERTa/ALBERT/FLAN-T5 etc. （３）．OpenAI社の成長戦略 ー 何を強化しどう進化しているのか？ (GPT/GPT-2/GPT-3/GPT-4)
７．GenerativeAI(画像生成系)の動向 （１）．自動生成された画像に関する法廷闘争 （２）．著作権論争の正体と今後の見通し
８．CNN技術紹介 （１）．ILSVRC 歴代優勝者を紹介 （２）．LeNet/AlexNet/GoogLeNet/VGGnet/ResNet/SENetの革新性について解説
９．Neural Networkアクセラータ技術 （１）．シストリックアレイ演算器の動作原理 （２）．Google社 TPUアーキテクチャ紹介 （３）．NVIDIA社 TensorCoreアーキテクチャ紹介
１０．まとめ （１）．AI導入に必要な考え方 （２）．AI実務導入 成功の鍵
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| キーワード |
ＡＩ技術 実装技術 フリーウェア ニューラルネットワーク ディープラーニング ＣＮＮ 画像認識 プログラミング ＯｐｅｎＣＶ ＣｈａｔＧＰＴ Ｓｔａｂｌｅ Diffusion ＡＩアクセラレータ ＡＩチップ ＧＰＧＰＵ システム構築 ＡＩ演算 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、自動運転・運転支援技術・ADAS、リスク管理、安全、業務改善、ソフト品質、データ解析、ネットワーク、画像処理、画像認識、組み込みソフト、ロボット、使いやすさ・ユーザビリティ、統計・データ、回路設計、ITサービス、実装、自動車・輸送機、車載機器・部品、制御、LSI・半導体 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
