Skip to main content

AI・データサイエンス概論


[Free of charge] Enroll

※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:pt094
  • 受講開始日:2021年6月30日 15時
  • 想定される勉強時間/週:2,3時間程度

この講座は『受講登録する(無料)』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。
『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。

ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール(PDF)を参考にご確認ください。

受講前に必ずこちらをクリックしてお読みください

講座内容

AIとひとことで言いますが、その中身は多種多様です。
ここではAIを何に活用するかという視点から、「時系列・テキストを扱うAI」「画像・映像・3次元データを扱うAI」「ロボティクスとAI」「社会的データとAI」の4つのテーマを取り上げ、それぞれのAI・データサイエンスを活用・実装する上で、すべての学習者が、概論として学んでおくべき内容を解説していきます。

実際のビジネス、社会実装においては、ほとんどの場合、単一のAIではなく、いくつかの関連したAIを複合的に扱う必要が発生します。従って、プロジェクトを企画、推進するためには、深い専門性よりも横断的な知識が求められるケースが多々あります。
それを踏まえ、本講座はAIの実装を考える企業、団体のプロジェクト担当者、マネジメント責任者に、AIの概要を把握する上で、是非知っておいてほしい内容となっています。


第1章:プロジェクトリーダーとして知っておくべきAI構築の基礎

  • 1.AI基礎の理解/AIプロジェクトにおける進め方への理解/アンチパターンへの理解

第2章:時系列・テキストを扱う人工知能技術(時系列・テキストの処理)

  • 1.はじめに --- AI活用の広がり
  • 2.時系列の予測
  • 3.テキスト・マイニング
  • 4.系列を特徴量に変換する手法
  • 5.音と振動からの異常検知と予防保全
  • 6.まとめ --- AI活用における留意点

第3章:画像・映像・3次元データを扱うAIの導入

  • 1.深層学習の登場と画像・映像認識技術の進化の歴史
  • 2.デジタル変革(DX)におけるAI活用とビジネス価値は?
  • 3.最先端画像・映像認識技術のアルゴリズムの紹介
  • 4.各業界における画像・映像認識技術の活用事例
  • 5.データ戦略について
  • 6.「Po死」しないためのプロジェクトの進め方

第4章:ロボティクスとAI

  • 1.はじめに
  • 2.モデル規範型と行動規範型
  • 3.深層学習による動作学習
  • 4.予測学習と企業での応用例
  • 5.コミュニケーションロボット
  • 6.まとめと今後の展望

第5章:社会的データとAI

  • 1.デジタル変革(DX)と Society 5.0
  • 2.社会的データの特性と計算モデル
  • 3.AI技術における確率モデルの学習と推論
  • 4.実社会現象のモデリング
  • 5.デジタル変革(DX)プロジェクトの実践
  • 6.社会実装のために


講師・スタッフ紹介

南野 充則

南野 充則

FiNC Technologies 代表取締役CEO
東京大学工学部卒
大学在学中にヘルスケアスタートアップ、株式会社MEDICA及びCDSystem株式会社を創業。
東京大学在籍中に北京大学で開催されたスマートグリッド分野における国際学会で世界一の座を争い「BEST STUDENT AWARD」を受賞する。
2014年にFiNC(現:FiNC Technologies)の創業メンバー(CTO最高技術責任者)として参画。
2016年8月、国内初となるウェルネス・ヘルスケア領域に特化した人工知能研究所「FiNC Wellness AI Lab」を設立。
2017年ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指す団体、「日本ディープラーニング協会」最年少理事に就任。
2019年6月に書籍「未来IT図解 これからのディープラーニングビジネス」を出版するなど、ヘルスケア×テクノロジー分野において活躍。
2019年12月にFiNC Technologies 代表取締役CEOに就任。

速水 悟

速水 悟

早稲田大学 研究院 教授。
博士(工学)。
東京大学大学院修了後、電子技術総合研究所、産業技術総合研究所、岐阜大学教授を経て、2021年4月より現職。日本経営学会、ACM、IEEE 会員。専門分野はメディア情報学。

田村 浩一郎

田村 浩一郎

株式会社ACES 代表取締役。
東京大学工学系研究科 松尾研究室 博士課程在籍。金融、ネットワーク分析、自然言語処理や広告最適化などに対して機械学習の応用研究に従事。GCI講座優秀賞、DL応用講座最優秀賞、トヨタ・ドワンゴ高度人工知能人材奨学金などDLに関わる様々な賞を受賞し、数多くの企業との共同研究プロジェクトでPMを経験。2017年、「アルゴリズムで社会はもっとシンプルになる」というミッションを掲げACESを創業。学術的な研究を足場に、AI技術を社会実装することを日々意識し、事業を率いる。

尾形 哲也

尾形 哲也

1993年早稲田大学理工学部機械工学科卒業。1997年日本学術振興会特別研究員(DC2)、1999年早稲田大学理工学部助手、2001年理化学研究所脳科学総合研究センター研究員、2003年京都大学大学院情報学研究科講師、2005年同准教授を経て、2012年より早稲田大学理工学術院教授。博士(工学)。
2009年から2015年JSTさきがけ領域研究員、また2017年より産業総合技術研究所人工知能研究センター特定フェロー。2013年から2014年日本ロボット学会理事、2016年から2018年人工知能学会理事などを歴任。2017年より日本ディープラーニング協会理事。ディープラーニングに代表される神経回路モデルとロボットシステムを用いた、認知ロボティクス研究、特に予測学習、模倣学習、マルチモーダル統合、言語学習、コミュニケーションなどの研究に従事。

本村 陽一

本村 陽一

国立研究開発法人 産業技術総合研究所 人工知能研究センター 首席研究員。
博士(工学)。
電気通信大学大学院博士前期課程修了後、通産省電子技術総合研究所 情報科学部情報数理研究室研究員、産業技術総合研究所 情報処理研究部門主任研究員、デジタルヒューマン研究センター主任研究員、サービス工学研究センター副研究センター長、情報技術研究部門副部門長、人工知能研究センター副研究センター長などを経て2016年より現職。
東京工業大学情報理工学院特定教授、神戸大学客員教授、産総研人工知能技術コンソーシアム会長を兼務。人工知能学会、サービス学会、行動計量学会、電子情報通信学会各会員。
専門分野は人工知能(確率モデリング、機械学習の基盤技術とその応用)、サービス工学。 IPA未踏ソフトスーパークリエーター認定、AIベンチャーCTO、人工知能学会理事、サービス工学理事なども歴任。

前提条件

特になし

課題内容

確認テストを課します。

修了条件

得点率60%以上

学習期間

開始日可変型のため、スケジュールをご確認ください。

※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:pt094
  • 受講開始日:2021年6月30日 15時
  • 想定される勉強時間/週:2,3時間程度
Enroll