AIの応用技術とビジネスへの活用法

~ AIの分類、変換・合成、画像処理・画像認識、音声認識、自然言語処理への活用法 ~

・AI技術の適切な活用法を学び、ビジネスへ活かすための講座

・AIの分類、変換・合成、画像処理・画像認識、音声認識、自然言語処理への活用法を修得し、システム開発へ応用しよう!

講師の言葉

 かつてのAIブームと異なり、深層学習というフレームワークを利用することで、多くのことが可能になりました。その一方、深層学習の本質を深く理解せず、単にデータをフレームワークに放り込むだけの間違ったAI活用が広まっています。さらに、仮に深層学習を理解したとしても、現実のビジネスに応用するには、深層学習システムのブラックボックス化問題だけでなく、様々な問題が解決されずに残っています。
 本講座では、こうしたAI活用における問題点を明らかにすると共に、解決の一端を紹介します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年01月15日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・エンジニアとして、AI技術を社内技術の一部として導入する必要に迫られている方
・システム、ソフト、データ解析ほか関連企業の技術者の方
予備知識 ・AIやエンジニアリングの素養、一般知識
・特定のプログラミング言語および数学は使用しません
修得知識 ・AI技術を使うことで、自社にとってどういうメリットとデメリットがあるかを知り、ビジネスで活かせる
・AIの分類、変換・合成、画像処理・画像認識、音声認識、自然言語処理への活用法
プログラム

1.AIの分類技術への応用
  (1).画像等の認識・分類を学習する
      CNN(Convolutional Neural Network)技術の概略
  (2).CNNは何を得意とするか
  (3).CNNを上手に使いこなす上で留意すべき点はなにか

2.AIの変換・合成技術への応用
  (1).時系列データを学習する
      LSTM(Long short-term memory)技術の概略
  (2).LSTMは何を得意とするか
  (3).LSTMを上手に使いこなす上で留意すべき点はなにか

3.AIの画像処理・画像認識への応用
  (1).画像を加工する
  (2).画像から、故障診断、症状診断等を行う
  (3).画像を合成する

4.AIの音声認識への応用
  (1).音声をテキストに変換する
  (2).音声認識の副産物として感情認識を行う

5.AIの自然言語処理への応用
  (1).古典的な自然言語処理技術
  (2).AIを利用した最新自然言語処理技術
  (3).seq2seqを活用したチャットボット技術の成果と限界
  (4).FAQを成立させるための自然言語処理に不可欠なものはなにか
  (5).パーソナルAIへの道

キーワード AI 人工知能 CNN LSTM 時系列データ 画像処理 画像分類 画像認識 音声認識 自然言語処理 感情認識 チャットボット パーソナルAI
タグ AI・機械学習データ解析音声処理画像画像処理画像認識データ分析ITサービス
受講料 一般 (1名):48,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):43,200円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 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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