～ フォレンジクスのための基礎技術、加工・編集されたコンテンツの分類と識別、ディープフェイク画像の生成とその対策、AIを誤動作させる敵対的サンプルとその対策 ～
・本物と区別できない画像（ディープフェイク）や、認識誤動作を発生させるノイズを入れた画像（敵対的サンプル）を見破るための技術を修得する講座！
・本物のように加工・編集された画像やAIを誤動作させるコンテンツの特徴と見破る技術を修得し、ディープフェイク検出、画像認識トラブルへの対策に活かそう！
・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。
深層学習技術の発達に伴って画像・信号処理能力が高度化することで、多岐にわたる分野への応用研究が活性化しています。一方で、ディープフェイクのように本物と区別できないくらい高品質なフェイクコンテンツの作成および流布が問題となっています。
本講座では、コンテンツの加工・編集・生成時に生じる形跡を解析して見破る研究として注目されているフォレンジクス技術の基礎を紹介します。また、機械学習技術を用いた識別モデルは、敵対的に生成されるノイズにより誤認識の恐れが問題視されています。こっそり敵対的ノイズを忍ばされた敵対的サンプルによって生じるシステムの誤動作を防ぐために、安全・安心なAIシステムの実現を目指して研究されている技術についても紹介します。
| 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、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・画像認識の研究、開発に携わる方 ・セキュリティ、情報システムに携わる方 ・各種システムにAIの導入を検討されている方 |
| 予備知識 | ・あまり難解な数式を使わずに視覚的に分かりやすい解説をしますので特に予備知識を必要としません。画像処理に関して知識があると理解が深まりやすいかと思います。 |
| 修得知識 |
・フェイクコンテンツの問題とその対策 ・機械学習、信号・画像処理の基礎 ・AIシステムの可能性と将来的な課題 |
| プログラム |
１．フェイクコンテンツとは （１）．ディープフェイクの概要 （２）．問題と対策
２．フォレンジクスのための基礎技術 （１）．信号解析 （２）．機械学習と深層学習
３．加工・編集されたコンテンツ （１）．分類 ａ．顔の入れ替え ｂ. 属性・表情の修正 （２）．識別 ａ．顔検出 ｂ. 特徴成分の解析
４．人工的に作成されたコンテンツとその対策 （１）．生成AI ａ．敵対的生成ネットワーク(GAN)による画像生成 ｂ. 拡散モデル(Diffusion Model) による画像生成 （２）．対策と今後の展望 ａ．生成モデル固有の形跡 ｂ. 汎用性
５．AIを誤動作させるコンテンツとその対策 （１）．基本 ａ．敵対的サンプル ｂ．ホワイトボックス攻撃とブラックボックス攻撃 （２）．対策 ａ．AIシステムの耐性トレーニング ｂ．AIシステムへの入力制御
６．質疑応答 |
| キーワード | 信号解析 機械学習 顔検出 特徴成分 敵対的生成ネットワーク 拡散モデル 敵対的サンプル 耐性トレーニング 入力制御 |
| タグ | AI・機械学習、セキュリティ・暗号、画像処理、組み込みソフト |
| 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 |
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