主催 テクノブレーン株式会社
日時 7/6(火) 19:00-21:00
受講料 無料
受講方法
先着申し込み順 (定員50名)
講師
①東京大学大学院 情報理工学系研究科 山﨑 俊彦准教授
②株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社 中井 克典
③株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社 三木 一弘
ウェビナー概要
過学習の問題を解決するための転移学習、対照学習、 サンプリング手法など様々な手法についてレビューするとともに、 深層学習アルゴリズムの特性からなぜそのような手法が可能なのかについて技術面そしてビジネスの観点から考察するセミナーとなっています。
対象者
・コンピュータサイエンスの領域で、データ解析、 機械学習（ディープラーニング）、アルゴリズムに関わる分において提案・実装・導入に携わるエンジニア・研究者、またはポストドクターの方、及び2022年3月までに博士課程後期を修了予定の方
・クライアント先へAI、データサイエンスの提案業務を行っている方
・AI、データサイエンス関連プロジェクトのプロジェクトマネージャの方
プログラム
18:50 受付開始
19:00～19:05 開催のごあいさつ
19:05～19:40 基調講演：
実務のための過学習対策 ～AIにおける学習データの不足や不均衡を考える～
山﨑 俊彦准教授（東京大学大学院 情報理工学系研究科）
19:45～20:05 過学習に関する技術的なアプローチ
三木 一弘（株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社）
20:05～20:25 ビジネス目線で過学習をどう見るか。その使いどころ・考えどころ
中井 克典（株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社）
20:25～20:30 テクノプロ・デザイン社の取り組み
20:30～20:35 テクノブレーンの取り組み
20:40～20:55 質疑応答
20:55～ 閉会のごあいさつ