人工知能（AI）はなぜそう判断したのか？ データから特徴量を抽出し、人間よりも高精度な判別が実現されつつあるディープラーニングですが、「ディープラーニングは結果を示すだけで、その判別根拠はブラックボックスだ」と言われてきました。 そこで今、「判別根拠の可視化技術」が注目されています。 このセミナーでは、その可視化技術の概略を知るとともに、ハンズオンを通じて実装の方法を学びます。 様々な分野での利用が期待されるにあたり「ディープラーニングはなぜそのような推定をしたのか」という根拠が不明では、本当にその判断が最適であったのか説明することができずに困るケースが想定されます。 このことについては政府も「意思決定の透明性と説明責任を確保すべき」と、AI利用に当たっての骨子を示しています。 （参考）人間中心のＡＩ社会原則検討会議 https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/humanai/index.html 一方、「Grad-CAM」や「Integrated Gradients」など、判別根拠の可視化技術も様々登場しています。 世界的なリサーチ企業であるガートナーが発表した「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2019年」では、「説明可能なAI」を黎明期を抜け期待のピークへと差し掛かっていると位置付けています。 （参考）ガートナー、「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2019年」を発表 https://www.gartner.com/jp/newsroom/press-releases/pr-20190830 ディープラーニングを事業に取り入れようとされている方は、今後多くの分野で求められると予想される「判別根拠の可視化」について、その基本的な仕組みを今回のセミナーで学んでください。

IoTマイコンM5Stackを活用した、電子制御デバイスの知識と電子回路、プログラミングの基礎を学ぶ講座です。 温度、照度、人感などの各種センサーでデータを取得し、汎用的に活用できる「IoTデバイス」の制作を目的として、ハンズオンを実施いたします。 M5Stackは、Arduino IDEを使いプログラミングを実施します。 本講座受講によりArduinoについても学ぶことが出来ます。 例えば、 「立ち入り禁止区域に人が立ち入ったときに通知をするIoTデバイス」 「電気の消し忘れを防止するIoTデバイス」 「工場内のランプの光を検知し通知するIoTデバイス」 このようなIoTデバイスを製作します。

AI（機械学習）を使って「実在しない人物」の画像を生成し、肖像権などを気にせず使えるファッションモデルや広告宣伝素材として使う事例が増えつつあります。 これは、「機械学習において、この10年間でもっともおもしろいアイデア」とも評されるデータ生成のしくみ「GAN（Generative Adversarial Network）」によって実現されています。 今回のセミナーでは、GANとGANから派生した様々なモデルについて、その仕組みの基本を学び、AIで画像を創り出すサンプルプログラムをハンズオンで実際に体験します。 （サンプルでは計算時間を押さえるため白黒の手書き数字を用いる予定です） 与えられた訓練データを元に、それに似たデータを生成する。プログラムがまるで創造的であるような行為をするGANは、まさに「人工知能」といえそうですが、そこはやはりプログラム。あくまで数学的に処理しています。そして、だからこそできることがあります。 例えば、「眼鏡をかけた男性」のデータから得られた結果から、「眼鏡をかけていない男性」のデータから得られた結果を引き算して、「眼鏡をかけていない女性」のデータから得られた結果を加え、「眼鏡をかけた女性」のデータを生成するようなことができてしまいます。 これは応用すれば、ある人物の顔を、実在する別の人物の顔に差し替えることもできてしまいます。「ディープフェイク」などとも呼ばれる、偽物写真の出来上がりです。また同時に、「AIで作られたものであることを見破るAI」の研究も行われています。 話題のディープラーニングの中でも、特に注目を集めているGAN。日進月歩で進むこの分野の最先端を、このセミナーで感じ取ってください。

工業デザイナー必須の３Ｄツール「Rhinoceros」の 基本的な仕組みとモデリング手順をわかりやすく解説します。 【Rhinoceros とは】 ３Ｄといえば、ゲームやＣＧなどエンターテイメントを連想しがちですが、 「Rhinoceros」はＣＧ系のアプリケーションと違い、 製品設計に用いられる３Ｄ ＣＡＤとのデータ互換性の高さや、 軟かつ精度の高い造形が可能なことから、 工業デザインの現場で広く使われています。 もちろんRhinocerosで作成したデータは ＣＧアプリケーションに出力することも可能ですし、 ３Ｄプリンター用のデータ作成も可能です。 そういった意味で自分でデザインし、絵を描いてプレゼンし、 設計・製造するという工業デザインのプロセスにピッタリなツールです。 ※当日、使用したテキストは、お持ち帰りいただけます。 （受講料にテキスト代を含みます） https://www.rutles.net/products/detail.php?product_id=833 Rhino 6 入門 定価：3,800円

「AIで未来予測ができる」 そう聞くと魔法のようですが、みなさんも日常的に過去のデータから未来予測をしているはず。 それをAIに任せるしくみの基本をハンズオンで学ぶのが今回のセミナーです。 過去のデータを元に、需要を予測する、売上を予測する、コストを予測する。 時系列データの分析はAI（機械学習）の得意分野でもあります。 このセミナーでは、 代表的な時系列データ分析のモデル 「LSTM（Long Short-Term Memory）」 「SARIMAモデル」 について学んだ上で、 Facebookによるオープンソースのフレームワーク「Prophet」を利用して、 ハンズオン形式でAIによる需要予測の流れをお伝えします。 なお数学的な知識、プログラミングの知識、ディープラーニングの知識などがあれば より深く理解していただけますが、まったく未経験でもご参加いただけます。

総合開発環境を内蔵しさまざまなプラットフォームに向けた ゲーム開発に用いられているゲームエンジン「Unity」は、 その汎用性の高さからゲーム以外の分野でも広く利用されています。 しかし現在主に使われている分野が「3Dゲーム開発」であるため、 いざUnityの学習を始めようとすると”3Dに関する知識”も必要となり、 思いがけない箇所でつまずいてしまうことがあります。 そこで今回のセミナーでは、まずは2DでUnityを知っていただいて、 そこから3Dへと進めていくことで、Unity学習の最初の一歩をスムーズに 踏み出していただく構成としました。 これから初めてUnityに触れる方、 過去に挫折してしまった方、 ぜひこの「超入門」セミナーにご参加ください。

AI（機械学習）の分野の中に、最適な行動を自ら学習する「強化学習」という手法があります。 ある条件下で「こうしたい、でも最適な手順が分からない」という場合、試行錯誤を繰り返しますよね。その試行錯誤を自動化して膨大な回数学習し、どんどん精度を高めていく手法です。 例えば、ロボット。人間の作業を覚えさせて代替させたい、そのためのプログラムを最適に調整して制御したい、といった場合に利用されます。プログラムが自ら学習してどんどん賢くなっていく、いかにもAIらしい仕組みです。 その強化学習にディープラーニングを取り入れたものが、今回のセミナーで扱う「深層強化学習」です。 このセミナーでは、もっともイメージを掴みやすい「リバーシ（いわゆるオセロゲーム）」を題材に、深層強化学習によってプログラムが最適な戦略を自ら学習し行動を決定していく仕組みを学びます。 囲碁や将棋の世界では、AIがトップ棋士に勝ったことが大きなニュースになりましたが、もちろんゲームだけでなく、産業界でも日進月歩で研究が進められている分野です。 その基本的な仕組みと進化の現状を学び、ビジネスに繋がるヒントを持ち帰ってください。

「スクレイピング」とは、 インターネット上にある情報から任意のデータを抽出する技術です。 ビッグデータという言葉がありますが、インターネット上には膨大な情報が日々蓄積されています。 それをひとつひとつ拾って、分析に必要なだけの十分なデータを収集することは困難でしょう。 マーケティング、リサーチ、また近年のAI（機械学習）ブームの裏側で、 目的にかなった大量のデータが求められるシーンが増えています。 このセミナーでは、Pythonを使ってデータ収集を自動化する仕組みについて、 身近なデータを題材に基本をやさしく学びます。 【使用する主なPythonライブラリ】 requests Beautiful soup pandas matplotlib folium