『人を知る』人工知能講座】Session4 知能計算@丸の内
- 日時 :2019/12/19 (木) 09:30 ~ 2019/12/27 (金) 18:00
- 定員 :30人
- 会場 :京都アカデミアフォーラムin丸の内(東京都千代田区丸の内1-5-1 新丸の内ビルディング10F)
- 主催者 : 京大オリジナル株式会社フォローする
※詳細・お申し込みは、以下のURLをご覧ください。
人工知能講座 公式サイト : https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou/
■開催概要
京大オリジナル社ではこの度、京都大学情報学研究科知能情報学専攻との共同主催で、「人を知る」人工知能講座を開講いたします。
世界のAI研究の最先端研究拠点の1つである「京都大学知能情報専攻」の最新の研究成果も含めた座学と実践的演習を提供する、実務者向けの実践的講座で、東京丸の内での開催となります。
<学ぶことのできる分野>
・画像・音声・言語などにおけるメディア情報処理
・数理論理学や統計的機械学習における理論基盤
・脳活動やコミュニケーションの認知科学・心理情報学的解析
7つの研究室の教員が各1セッションを担当し、それぞれの最先端の⼈⼯知能の研究成果について「座学」と「演習」を組み合わせて集中講義を実施します。
「人を知る」人工知能というテーマのもと、機械学習や数理倫理学といった理論基盤、画像・音声・言語などの情報処理、そして脳活動や心理情報学といった脳認知科学まで、人工知能にまつわる多面的な講座をご提供いたします。
■開催日時
2019/12/19(木)、20(金)、26(木)、27(金)
9時30分~18時00分
■講師
京都大学大学院 情報学研究科 知能情報学専攻 教授
山本 章博
■内容
前半では離散データに対するデータマイニングに関して、特にデータ構造の素性に注目し、数理的背景と基本的なアルゴリズムを理解します。
後半では最適化問題を解くための代表的手法である汎用ソルバ(SATソルバ、MIPソルバ)を利用した問題解決法の習得を目指します。
詳細:https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou/curriculum_session4.html
■参加費
500,000円(税込)/ 1セッション(昼食・懇親会付)
■会場
京都アカデミアフォーラムin丸の内
東京都千代田区丸の内1-5-1 新丸の内ビルディング10F
■定員
30名程度
■対象
人工知能を活用した課題解決に取り組んでいる・取り組みたい技術者
■主 催
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻/京大オリジナル株式会社
■協 賛
日本マイクロソフト株式会社
■申し込み
以下のWebページよりお申し込みください。
人工知能講座 公式サイト : https://www.kyodai-original.co.jp/jinkouchinou/
※申し込み締切日 2019年12月5日(木曜日)
■問い合わせ
京大オリジナル株式会社 研修・講習事業部 (担当:川村・山口)
Tel: 075-753-7778
E-mail: kensyu*kyodai-original.co.jp (*を@に変えてください)
■カリキュラム
12月19日(木) | ||
9:30 | アイテム集合マイニング | データマイニングの初歩バスケット・データアイテム集合,列挙 |
11:00 | 形式概念解析と閉アイテム集合 | 形式概念解析, 閉集合閉アイテム集合高速列挙アルゴリズム |
12:30 | 休 憩 | |
13:30 | データの準備 | 素データのバスケット・データへの変換 |
15:00 | アイテム集合マイニング | 素朴なアルゴリズム,LCMアルゴリズム |
18:00 | 懇親会 | |
12月20日(金) | ||
9:30 | 距離を用いたクラスタリング | データ間の距離,クラスタリング,k-means |
11:00 | 文字列間の距離と動的計画法 | 編集距離,動的計画法,LCS |
12:30 | 休 憩 | |
13:30 | 木構造データ間の距離 | Thaiマッピング,ボトムアップ距離,トップダウン距離 |
15:00 | データの準備 | 素データの木構造データへの変換 |
16:00 | 文字列・木構造データのクラスタリング | 文字列のクラスタリング、木構造データ間の距離によるクラスタリング |
12月26日(木) | ||
9:30 | 充足可能性問題(SAT)の基礎 | SATの歴史,基礎,ブール代数 |
11:00 | SATソルバと定式化 | CNF変換,SAT定式化方法 |
12:30 | 休 憩 | |
13:30 | SATを用いた問題解決 | Python + Minisatを用いた組合せ最適化問題やパズルを解くためのアルゴリズムを実装する |
12月27日(金) | ||
9:30 | 混合整数計画法(MIP)の基礎 | 線形/整数計画法 |
11:00 | MIPソルバと定式化 | 線形/整数計画法定式化入門 |
12:30 | 休 憩 | |
13:30 | MIPを用いた問題解決 | Python + MIPソルバを用いた組合せ最適化問題やパズルを解くためのアルゴリズムを実装する |
18:00 | 懇親会 |
カリキュラムは予定です。予告なく変更になる場合がありますので、予めご了承ください。