【中止】人工知能（AI）製品における品質保証の基本的な考え方
| 開催日 |
13:00 ～ 17:00 締めきりました |
|---|---|
| 主催者 | （株）Ｒ＆Ｄ支援センター |
| キーワード | 品質マネジメント総合 AI（人工知能） 機械学習・ディープラーニング |
| 開催エリア | 全国 |
| 開催場所 | 【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。 |
★AIを用いた製品を安心してお客様に提供するための品質保証の 基本的な考え方や動向から代表的な技術までを一日で俯瞰します！ ※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。【アーカイブ配信：10/21～11/5（何度でも受講可能）】での受講もお選びいただけます。
セミナー講師
（株）日立製作所 研究開発グループ サービスシステムイノベーションセンタ主管研究長 博士(情報科学) 小川 秀人 氏【専門】ソフトウェア工学【活動】AIプロダクト品質保証コンソーシアム(QA4AI) 運営副委員長「AIソフトウェアのテスト 答のない答え合わせ [４つの手法]」共著者「土台からしっかり学ぶ - ソフトウェアテストのセオリー」共著書北陸先端科学技術大学院大学 産官学連携客員教授東京大学 非常勤講師
セミナー受講料
49,500円（税込、資料付）■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合46,200円、 2名同時申込の場合計49,500円（2人目無料：1名あたり24,750円）で受講できます。（セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、 今回の受講料から会員価格を適用いたします。）※ 会員登録とは ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。 メールまたは郵送でのご案内となります。 郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。
受講について
Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順
- Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
- セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
- 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。
- セミナー資料は開催前日までにPDFにてお送りいたします。
- アーカイブの場合は、配信開始日以降に、セミナー資料と動画のURLをメールでお送りします。
- 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
セミナー趣旨
機械学習に代表されるAI技術の社会実装が進んでいる一方、データから帰納的にモデルを生成する機械学習では、従来の演繹的なシステム開発を前提とした品質確保は難しいと言われている。 AIを用いたシステムの安全面や経済面でのリスクが懸念されており、AI利用に対する倫理的な議論も盛んになっている。 本講演では、AIの活用において懸念されているリスク事例の紹介、リスクの原因となっている機械学習の技術的特徴の概説、リスクを軽減するための検証技法や、品質保証への取り組みの紹介する。また、国内で検討されているAIプロダクト品質保証コンソーシアム(QA4AI)のガイドラインや、産総研を中心とした機械学習品質マネジメント委員会が発行しているガイドラインの概要を説明する。欧州委員会が公開したAI Act法案や、現在検討が進められているISO標準など、国内外でのAI品質保証に向けた枠組みの動向について紹介する。
受講対象・レベル
俯瞰的に考え方や概要をご紹介します。これからAIシステムに取り組む品質保証のマネージャや担当者、機械学習モデルのテストに関わる技術者、AIを用いた製品を検討しはじめた方など、基本的な知識を得たい人を対象とします。（深い技術の説明は省略し、考え方の理解に主眼を置きます）
習得できる知識
・AIを用いた製品のリスクや品質についての基本的な考え方・AIを用いた製品をテストする技術の概要・国内外で検討されている規格やガイドラインの概略
セミナープログラム
１．AI(機械学習)技術の特徴 1-1. AI利用の概況 1-2. 代表的な機械学習技術の概説 1-3. 機械学習開発とソフトウェア開発の相違と課題 1-4. 機械学習を用いたシステムのリスク事例２．AI(機械学習)に対する品質の考え方 2-1. ソフトウェア品質の振り返り 2-2. 機械学習で考慮すべき品質特性 2-3. 本講演で対象とする品質 2-4. リスクの低減と許容の基本的な考え方３．AI(機械学習)を対象としたテスト技術 3-1. テストの観点から見た機械学習の特徴 3-2. 機械学習に対するテストアプローチ 3-3. AIシステムのテスト技術の解説 （メタモルフィックテスティング、ニューロンカバレッジなど） 3-4. 機械学習の説明技術の紹介４．AIプロダクトに対する品質保証の考え方 4-1. 国内外の動向の概観 4-2. AIプロダクト品質保証コンソーシアム(QA4A)とガイドラインの解説 4-3. 機械学習品質マネジメント検討委員会(AIQM)とガイドラインの解説 4-4. ISO標準規格、欧州AI規制法案(AI Act)などの概説
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