機械学習の基礎知識の習得，代表的手法の理解，製造業での導入事例についてポイントなどを
機械学習の初心者に向けてわかりやすく解説する特別セミナー！！
- 講師
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愛知工科大学 工学部 機械システム工学科 教授
高度交通システム（ITS）研究所 所長 博士（学術） 荒川 俊也 先生
- 日時
- 会場
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- 受講料
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（消費税等込み）1名：48,600円 同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合 1名：43,200円
- テキスト
受講概要
受講対象
機械学習を導入しようとしている製造業関連部署で，機械学習については「よくわからない」レベルの方など（機械学習の初心者）
予備知識
特にありませんが，簡単な数学の知識（確率・統計や微分・積分）があることが望ましいです。
習得知識
1)機械学習の基本的な考え方 2)機械学習の手法による違い 3)機械学習の長所と短所
講師の言葉
近年の機械学習のブームに乗るべく，製造業でも導入が進められています。しかし，AIの長所・短所を理解し， 導入するメリットを考えなければ，時間とコストが掛かるだけで見合った成果が得られないことにも繋がりかねません。 本講座では，機械学習の基礎知識の習得，代表的な手法の理解から，製造業での導入事例紹介を通じて注意すべき ポイントなどを概論的に説明します。 機械学習について勉強する必要が出てきた方に，「そもそもAIとは一体何なのか」というところから出発します。 機械学習について殆ど知識が無い方や，ちょっとかじったけれどもよくわからない，という方に向けてわかりやすく説明します。
プログラム
１．イントロダクション 1.1 人工知能とは何なのか？ 1.2 人工知能の歴史 1.3 機械学習の歴史 1.4 機械学習では何ができるのか？ 1.5 「機械学習」と「人工知能」の違いは？ ２．機械学習とは何か 2.1 機械学習の手法ひとめぐり 2.2 「教師あり」学習と「教師なし」学習の違い ３．「教師なし」学習 3.1 「教師なし」学習の特徴 3.2 クラスタリング 3.3 混合ガウスモデル 3.4 隠れマルコフモデル ４．「教師あり」学習 4.1 一般化線形モデル 4.2 決定木 4.3 判別分析 4.4 サポートベクタマシン 4.5 ニューラルネットワーク 4.6 ディープラーニング 4.7 その他 ５．機械学習の嬉しさと問題点 5.1 機械学習の「嬉しさ」 5.2 機械学習の「問題点」 ６．製造業における実例 ７．導入に向けて何をすれば良いのか？ 7.1 ハードウェア 7.2 ソフトウェア 7.3 より詳しく理解するための知識 ８．まとめ
講師紹介
2001年 早稲田大学 理工学部 機械システム工学科 卒業 2003年 東京大学大学院 総合文化研究科 広域科学専攻 博士前期課程 修了 2003年-2013年 富士重工業株式会社（現：株式会社SUBARU）スバル技術研究所勤務 その間，2008年-2012年 総合研究大学院大学 複合科学研究科 統計科学専攻 博士後期課程修了，博士（学術）取得 2013年 愛知工科大学 工学部 機械システム工学科 准教授 2017年 愛知工科大学 工学部 機械システム工学科 教授 2018年 愛知工科大学 高度交通システム(ITS)研究所 所長 2017年より政策研究大学院大学 政策研究センター 客員研究員 自動車技術会，計測自動制御学会，日本知能情報ファジィ学会， 日本オペレーションズ・リサーチ学会，産業応用工学会，日本情報教育学会， 日本応用科学学会に所属 愛知県ITS推進協議会 特別会員（学識） 自動車技術会ドライバ評価手法検討部門委員会会員(～2013） 自動車技術会ヒューマンファクタ部門委員会会員（2013～） 自動車技術会エレクトロニクス部門委員会会員（2016） 日本知能情報ファジィ学会東海支部 運営委員