AI・機械学習を実用するための各種技術・手法および使いこなしのポイント　[大阪開催]

講師の言葉

担当講師： 神戸大学　数理・データサイエンスセンター　副センター長  工学研究科電気電子工学専攻　教授　小澤 誠一 氏

所属学会：
International Neural Network Society (INNS) – Vice-President for PR, Governing Board Member
IEEE Trans. on Cybernetics – Associate Editor
Pattern Analysis and Applications Journal (Springer) – Associate Editor
IEEE CIS, Neural Networks Technical Committee (NNTC) – Member
IEEE CIS Smart World Technical Comittee (SWTC), Task Force on “Intelligent Cyber-Physical Systems”- Vice-Chair
INNS SIG Autonomous Machine Learning – Member
日本神経回路学会 理事（国際担当）
システム制御情報学会 編集理事
電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会 専門委員
電気学会 「技術シーズ創出に向けた機械学習協同研究委員会」 委員
SICE 知能工学部会, 自律分散部会, ニューラルネットワーク部会 – 委員　・・・他

コンピュータやネットワーク、携帯電話、監視カメラ、各種センサなど電子機器の普及に伴い、日々膨大な量の通信データやセンサデータが生成・蓄積されるようになりました。いわゆる「ビッグデータ」です。ビッグデータはメールやSNSなどのテキスト情報だけでなく、画像や動画、音声、各種センサ情報、顧客情報、医療情報など、様々な情報の集合体であり、一般に多様な種類の情報から構成される高次元ベクトルで表されます。このような大量かつ高次元のデータから、認識や予測、診断などを高性能に行うためには、適切な識別器（予測器）モデルを選択して学習するだけでなく、必要最小限の情報に縮約する特徴選択や特徴抽出などの技術も熟知している必要があります。

本講義では、ニューラルネットや機械学習、データマイニングでよく使われている技術をいくつか紹介し、それらの優れた点と限界を理解したうえで，どのようなケースでどのような技術を用いたらよいか，つまり「AIの正しい使い方」について理解することを目標としています。

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