セミナーのご案内 《他社主催セミナー》
AIの選択・精度・効率・構造・コストなどの最適化原理★Web配信セミナー★
2026-03-19
■セミナーの概要■
企業の業務にAIや機械学習を導入する場合，機械学習ライブラリ中の基礎的な手法や，これまでに国際会議などで提案された既存モデルを試すことになります．あるいは，外部のAIベンダに外注したり，既存のAIソフトウェア・サービスを利用する場合もあるでしょう．その際，AI導入担当者は常に，『もっと良いモデルや利用方法がある／あったのではないだろうか？』という不安を感じることと思います．このため，用いるAIモデルの最適化を図る必要が生じます．ここでの最適化の評価基準は一通りではなく，モデルの精度・効率・構造・コスト・説明性などがあります．
そこで本セミナーでは，AIを企業で有効かつ効率的に利用するために必要な「AIの最適化技術」を取り扱います．数式は極力使用せず，企業でAIを利用する観点から平易に解説いたしますので，実際にAI導入を担当されるAIの専門家の方だけでなく，日頃からAIに不慣れな方や，業務へのAI導入を検討中の方など，様々なバックグラウンドの方々にご参加頂ければ幸いです．最後に質疑応答や意見交換の時間も設けていますので，お気軽にご参加下さい．
1 機械学習概論
1.1 人工知能と機械学習
1.2 機械学習の種類と方法
1.3 機械学習の課題
2 AIモデルの選択の最適化
2.1 基礎となる考え方
2.2 選択の自動化の試み
3 AIモデルの精度の最適化
3.1 深層学習モデルの精度向上
3.2 深層学習以外のモデルの精度向上
4 AIモデルの学習効率の最適化
4.1 教師なし学習の利用
4.2 自己教師あり学習の利用
4.3 学習データの水増しの活用
4.4 転移学習と蒸留の活用
5 AIモデルの構造の最適化
5.1 特徴空間の最適化
5.2 深層回路の構造最適化
5.3 進化的機械学習の利用
6 AIモデルのコストの最適化
6.1 重要度解析に基づく入力変数の削減
6.2 浸透学習法による入力変数の削減
6.3 エッジAI化の試み
7 AIモデルの説明性の最適化
7.1 AIモデルの説明性・説明可能AI（XAI）
7.2 深層学習に対するXAI手法
7.3 深層学習以外のモデルに対するXAI手法
8 まとめ
8.1 セミナー内容のまとめと今後の課題
8.2 質疑応答と意見交換
＜お申込・お支払方法＞
＊本セミナーは、Zoomウェビナーを使用して行います。
＊本セミナーは、Zoomウェビナーを使用して行います。
受講者の通信回線にセキュリティなどの制限がある場合は参加できないことがあるため、事前に当日ご利用予定の通信回線にて、Zoom公式ページ（https://zoom.us）にアクセスできることをご確認していただくようお願いします。
または、Zoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認ください。Zoomをダウンロードしている方はマイクとスピーカーのテストも可能です。（※こちらは接続テスト用のミーティングです。実際のセミナー参加者画面とは異なります。）
＊開催5日前まで、参加者に当日必要なURLとパスワードをメールにてお知らせします。
＊開催7日前に請求書を発送します。
＊複数名で受講される場合は、代表受講者を定めて下さい。請求書発送等の連絡は代表受講者へ行ないます。申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、ご参加できない場合があります。
＊申込みのキャンセルは開催日の10日前の17時までお受けします(メールの場合、同時刻着信分まで）。9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。
＊通常、テキスト代は受講料に含まれますが、一部のセミナーにつきましては別途注文になります。その場合は申込時に要、不要を選んで下さい。
＊受講料は開催日までに請求書に指定の銀行へお振込み下さい。（振込手数料はお客様負担）一旦納入された受講料はご返金できません。当日ご都合のつかない場合は代理の方がご出席下さい。
＊受講申込者が必要定員に満たないセミナーは中止・延期させていただく場合があります。その場合は開催1週間前に連絡します。
＊複数名で受講される場合は、代表受講者を定めて下さい。請求書発送等の連絡は代表受講者へ行ないます。申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、ご参加できない場合があります。
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＊受講申込者が必要定員に満たないセミナーは中止・延期させていただく場合があります。その場合は開催1週間前に連絡します。
