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パラメータの調整がいらず、動的学習やオンライン学習が可能なDBT技術を学び、機械へ応用するための講座

既存のAIと比較して、開発工数が少なく、軽量で、高速学習が可能な新型AI技術を先取りし、機械のより効率の良い制御や無理のない動きを実現しよう!

製造業における新型AI(DBT)技術の導入と活用法
〜 機械の動作を高精度に予測する新型人工知能DBT(Deep Binary Tree)技術とその応用 〜

■開催日時:2018年07月12日(木) 10:30 〜 17:30


■会場:日本テクノセンター研修室
    (東京都新宿区西新宿二丁目7-1 小田急第一生命ビル 22階)

■受講料:一般(1名) : 48,600円 (税込)
     同時複数申し込みの場合(1名) : 43,200円 (税込)

■主催:(株)日本テクノセンター


■受講対象者:
・機械、ロボット、自動車、船舶、油圧機器などの関連する技術者の方
・製造業に携わっており、かつ人工知能に興味があり、実際に業務に取り入れることを
 検討している方

■予備知識:
・特に必要ありません

■修得知識:
・新型のAIであるDBTの概要、導入実例、および適用範囲
・既存のAIの概要

■講師の言葉:
 近年の人工知能(AI)技術は急速に進歩しており、様々なAIが提案されています。
 本講習では新型のAIであるDBT(Deep Binary Tree)を紹介するとともに、Deep Learning などの
既存のAIも含めた実習を行います。
 DBTは既存のAIと比較して、開発工数が少ないことが特徴であり、導入に対するコストが非常に
小さいこと、また高速に学習が行えることが特徴です。さらに、一度学習が完了したタスクに
対する高速追加学習もサポートしています。
 今回は主に製造業に携わる方々を対象として、DBTの導入の仕方、さらには実際の導入実例、
さらにはDBTの適用範囲についてご理解いただくことを目標とします。


1.昨今のAI業界の動向
  (1). 業界の動向
  (2). 実例
  (3). 課題

2.DBTの概要
  (1).学習器の概要
  (2).導入実例

3.DBTの実践
  (1).SaaSサーバを用いたDBTの学習体験
  (2).SaaSサーバを用いたDBTの追加学習体験

4.既存AI (ディープラーニング他)の概要
  (1).ランダムフォレスト
  (2).サポートベクターマシン
  (3).ディープラーニング

5.既存AIの実践
  (1).ランダムフォレスト
  (2).サポートベクターマシン
  (3).ディープラーニング

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