～ 深層学習モデルにおける脆弱性検出とその対策、深層学習モデルの自動設計と軽量化技術、説明可能なAIおよびその応用 ～
・深層学習で直面する課題解決に必要な深層学習モデル化手法を修得し、深層学習の性能向上に活かすための講座！
・ディープラーニングの脆弱性改善、モデルの軽量化、XAIを修得し、より使いやすい深層学習モデルの開発に活かそう！
・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。
深層学習の基礎と脆弱性対策・モデル設計・XAIの応用とそのポイント ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
深層学習は人工知能研究の重要な分野の一つであり、近年の進展はまさに日進月歩です。多くの領域において深層学習が応用されていますが、優れた性能を示している一方で、脆弱性、高コスト、セキュリティとプライバシー、説明可能性、信頼性など、多くの課題に直面しています。
本セミナーでは、深層学習が現在直面している３つの主要な課題、すなわちセキュリティ、モデル設計、説明可能性に焦点を当て、これらの課題に対処するための主要なアプローチを紹介します。さらに、視覚的な図を豊富に使用し、さまざまな手法の原理を理解しやすくし、さまざまな方法の利点・欠点、および使用のポイントを簡潔に説明します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 |
・深層学習モデルについて修得したい技術者・研究者の方 ・人工知能の脆弱性改善、モデルの自動設計、モデル構造の軽量化に関心のある技術者・研究者の方 ・XAI（説明可能なAI）に関心のある技術者・研究者の方 |
| 予備知識 | ・大学2年程度の微分積分（微分、偏微分など）、確率統計（確率分布など） |
| 修得知識 |
・深層学習の基礎からセキュリティ、自動設計・軽量化、XAIに関する基本的な知識を理解することができる ・基本的な理解にとどまらず、実応用例と今後の研究動向までを理解し、知ることができる |
| プログラム |
１．深層学習の基礎 （１）．深層学習の基礎 （２）．代表的な深層学習モデル ａ．畳み込みニューラルネットワーク ｂ．リカレントニューラルネットワーク ｃ．Transformer （３）．深層学習の応用例 （４）．深層学習の今後の展望
２．深層学習モデルのセキュリティ （１）．深層学習モデルの脆弱性 （２）．深層学習モデルへの敵対的攻撃 ａ．ホワイトボックス攻撃手法 ｂ．ブラックボックス攻撃手法 ｃ．３次元点群への攻撃 （３）．深層学習モデルのセキュリティ分析 （４）．頑健性を持つ深層学習モデルの構築 （５）．近年の傾向
３．深層学習モデルの自動設計・軽量化 （１）．AutoML （２）．NAS：ニューラルアーキテクチャサーチ ａ．進化計算によるNAS ｂ．強化学習によるNAS ｃ．NASの高速化 （３）．深層学習モデルの軽量化 ａ．プルーニング ｂ．モデルアーキテクチャの最適化 ｃ．知識蒸留 （４）．画像処理の応用例
４．XAIと応用とそのポイント （１）．XAIの概要、目標と必要性 （２）．主なXAI技術 ａ．決定木などの解釈可能なモデル ｂ．SHAP、gradCAMなどの手法 ｃ．XAIの評価指標 （３）．XAIの実世界の応用例（画像処理） （４）．XAIの研究動向
５．まとめと質疑応答 |
| キーワード | CNN RNN Transformer ホワイトボックス攻撃 ブラックボックス攻撃 ３次元点群 頑健性 AutoML ニューラルアーキテクチャサーチ NAS 知識蒸留 XAI 決定木 SHAP gradCAM |
| タグ | AI・機械学習、セキュリティ・暗号、データ解析 |
| 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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