IEICE全集中シリーズ(トライアルコース)

AI全集中コース「人工知能AIの躍進と展望」

 人工知能AI技術は近年、加速度的に発展しており、世界の至る所でその応用が進むことにより、広範な 産業領域や社会インフラなどに大きな影響を与えています。今、AI技術への注目が高まっています。

 一方、当会では情報・システムソサイエティを中心として、最先端のAI技術の研究開発に携わっており、これまでIEICE ICT Pioneersシリーズ、テクノロジートレンドシリーズ、チュートリアルシリーズにおいて、その研究開発に関連した講演を主催し、アーカイブ化してきました。今回、それらのアーカイブの中から次の四つを選び、「人工知能AIの躍進と展望」」と題してAIトライアルコースを企画いたしました。

 AIトライアルコース「人工知能AIの躍進と展望」:
(1)「人工知能関連技術の歴史と技術動向」松尾 豊先生(東京大学)
(2)「信頼できるロバストな機械学習」杉山 将先生(理化学研究所/東京大学)
(3)「AIチップ:研究開発の動向とエッジAIアプリ創出の展望」浅井哲也先生(北海道大学)
(4) 数理工学から見たICT~情報幾何学と人工知能の歴史的発展、現状、将来への希望~」甘利 俊一先生(理化学研究所栄誉研究員)

 上記(1)の松尾豊先生には、人工知能の最新動向、特にディープラーニングを取り巻く状況についてご紹介いただくとともに、今後、どのように社会や産業を変えるのか、人工知能の未来について解説いただきます。また上記(2)の杉山将先生には、AI技術の重要な技術的課題である、教師情報の不完全性、およびテストデータに対する敵対的攻撃への対処法に関する最新の研究動向を紹介いただきます。上記(3)の浅井哲也先生には、近年のAIチップの研究開発動向を俯瞰しつつ、まだ未成熟なエッジAIのアプリケーション創出に向けたハードウェア指向オープンイノベーションプラットフォームの概要・現状について紹介いただきます。最後に上記(4)の甘利俊一先生には、当会を舞台とした、半世紀を超えるご自身のご研究を、情報幾何と数理脳科学、AIを題材に、その黎明期、発展の現状と問題点、さらに将来への希望を展望いただきます。

 当会ではこのトライアルコースに対する皆様のご意見を伺い、今後もこのような企画を実施していくべきか判断したいと考えております。視聴後のアンケートにご協力いただければ幸いです。よろしくお願いいたします。

  • 60分初級レベル人工知能深層学習(ディープラーニング)画像認識大規模言語モデルキーワード

    人工知能関連技術の歴史と技術動向

    松尾 豊(東京大学)

    本講演では人工知能の歴史を振り返り、第3次AIブーム、特に深層学習の意義について述べる。また、深層学習の活用について、最近の進展についても概観する。

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  • 60分中級レベル機械学習教師付き学習汎化能力雑音ラベル学習弱教師付き学習

    信頼できるロバストな機械学習

    杉山 将(理化学研究所/東京大学)

    実世界のワイルドな環境下でも信頼して運用できるAIシステムを構築するためには、様々な不確定要因に対するロバスト性を高める必要がある。本Webinarでは、学習データに含まれる雑音やバイアス、あるいは、教師情報の不完全性に対応するための機械学習技術、および、テストデータに対する敵対的攻撃への対処法に関する最新の研究動向を紹介する。

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  • 60分初級~中級レベル集積回路人工知能AI応用マイコンFPGA

    AIチップ:研究開発の動向とエッジAIアプリ創出の展望

    浅井 哲也(北海道大学)

    近年のAIチップの研究開発動向を俯瞰しつつ、まだ未成熟なエッジAIのアプリケーション創出に向けたハードウェア指向オープンイノベーションプラットフォームの概要・現状について紹介する。

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  • 90分中級レベル人工知能情報幾何学数理工学歴史と展望確率降下学習法

    数理工学から見たICT~情報幾何学と人工知能の歴史的発展、現状、将来への希望~

    甘利 俊一(理化学研究所栄誉研究員)

    情報通信技術は、数理的な手法とともに成長してきた。電子情報通信学会を舞台とした、半世紀を超える私の研究を、情報幾何と数理脳科学、人工知能(深層学習)を題材に、その黎明期、発展の現状と問題点、さらに将来への希望を展望したい。また、これからの社会と技術についても語りたい。

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