スモールデータ機械学習の概要とエッジAI

セミナー趣旨

  ビッグデータ、IoT、AI 時代の到来とともに、テキスト、映像・画像、音声・音響などのあらゆるデジタルコンテンツが質量ともに肥大化し続けている。ビッグデータは膨大であるものの不必要なデータも多く、活用するためにはデータを解析する必要がある。また、もともと解析対象とするデータが少ない場合も多い。このような背景のもと、少量データで動作するスモールデータ機械学習が注目されている。本セミナーでは、スモールデータ機械学習の中で、近年注目されているスパースモデリングとガウス過程について説明する。
  理解を深めるために、Pythonを用いたアルゴリズムの実演を通して解説するとともに、応用例について紹介する。また、スモールデータ機械学習が有効に活用できる事例として、エッジAIについて紹介する。

受講対象・レベル

・少量データの分析手法として、スパースモデリングやガウス過程に興味がある方
・深層学習以外のデータ分析に興味がある方
・エッジコンピューティングを利用した機械学習に興味がある方

習得できる知識

スモールデータ機械学習に関する以下の基礎知識
・スパースモデリングの概要と応用
・ガウス過程の概要と応用
・スモールデータを用いたエッジAI機械学習

セミナープログラム

1. スモールデータ機械学習
　1.1 機械学習とは？
　1.2 ビッグデータとスモールデータ
　1.3 深層学数の課題
　1.4 次元の呪いと汎化能力
　1.5 スモールデータ駆動の機械学習
2. スパースモデリング
　2.1 スパースモデリングとは？
　2.2 スパースモデリングの実用事例
　2.3 正則化
　2.4 係数選択と推定アルゴリズム
　　2.4.1 マッチング追跡法（MP: Matching Pursuit）
　　2.4.2 基底追跡法（BP: Basis Pursuit）
　2.5 辞書学習アルゴリズム
　　2.5.1 MODアルゴリズム
　　2.5.2 K-SVDアルゴリズム
3. ガウス過程
　3.1 ガウス過程の特徴と応用例
　3.2 回帰問題と最小二乗法
　3.3 確率モデリングとベイズ推定
　3.4 ガウス過程回帰
　　3.4.1 ガウス過程の定義
　　3.4.2 ガウス過程回帰の予測分布
　3.5 ガウス過程潜在変数モデル(GPLVM)
　　3.5.1 ガウス過程の教師なし学習
　　3.5.2 GPLVMによる潜在変数の推定
4. スモールデータ機械学習のエッジAIへの適用
　4.1 エッジAIとクラウドAI
　4.2 エッジAIの特徴と実用事例
　4.3 スモールデータ機械学習の適用
　4.4 データ秘匿領域で動作するエッジAI機械学習

セミナー講師

 仲地 孝之 先生   琉球大学 情報基盤統括センター 教授 博士（慶應義塾大学大学院）

■講師紹介
1997年 日本電信電話株式会社入社。入社以来、主に理論的観点から超高精細映像ならびに
デジタルシネマの符号化・伝送の研究に従事。
2006-2007年には、米国スタンフォード大学にて、客員研究員として分散映像符号化の先駆的研究を行う。
その後、放送や通信など多様なネットワークでのメディア配信に関する国際標準
ISO/IEC MPEG Media Transport (MMT) の規格化に携わる。
近年は、スパースモデリングやガウス過程を用いた少量データで動作し説明可能な機械学習ならびに
セキュリティ信号処理の研究に従事。
第26回電気通信普及財団賞(テレコムシステム技術賞)、信号処理学会論文賞、
IEEE ISPACS2015 Best Paper Award、第19 回情報科学技術フォーラム FIT論文賞、受賞。
電子情報通信学会、IEEE会員。
■専門・得意分野
・ AI・機械学習
・ セキュア信号処理
・ 超高精細映像符号化/伝送

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）。
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
  （全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
• 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
  無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

• PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております（20Mbbs以上の回線をご用意下さい）。
  各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
• 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
  → 確認はこちら
  ※Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
• Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
  ※一部のブラウザは音声（音声参加ができない）が聞こえない場合があります。
  　必ずテストサイトからチェック下さい。
  　対応ブラウザーについて(公式) ;
  　「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です

• 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います（一部、編集加工します）。
• 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
  セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
  尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
  ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
  （見逃し視聴有り）の方の受講料は（見逃し視聴無し）の受講料に準じますので、ご了承下さい。
  →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」