AI · 企業実践的AI（人工知能）利活用研究会 リレーセミナー 講義日程（予定） 2018.11.14現在 ＜総論編＞ 第1回「人工知能研究の歴史と概要」

企業実践的AI（人工知能）利活用研究会 リレーセミナー講義日程（予定） 2018.11.14現在

＜総論編＞第1回「人工知能研究の歴史と概要」 2018/11/22（木）15:00～18:00 久保山哲二教授（学習院大学）人工知能研究の黎明期から、最近の深層学習への発展まで、歴史的なトピックを追いながら、人工知能研究の本質に迫ります。

＜ツール習得編＞第2回「機械学習による情報検索とその応用１」 2018/12/6（木）15:00～18:00 大島裕明准教授（兵庫県立大学）

近年、人工知能研究のバックボーンである機械学習の発展には目覚ましいものがあり、様々な分野への応用がなされています。ここでは文書の類似性を計算する情報検索技術について学びます。「類似文書の推薦」というアプリケーションを念頭において、実際のデータを使ったハンズオンを中心に学びます。前半である今回は、文書の読み込みから、文書のベクトル化、語の様々な重み付け方法、類

似度の計算方法などについて学びます。

第3回「機械学習による情報検索とその応用２」 2018/12/7（金）15:00～18:00 大島裕明准教授（兵庫県立大学）

前回に引き続き、情報検索技術について学びます。今回は、高次元ベクトルの圧縮技術、Word2Vecを用いた語のベクトル化、検索結果ランキングの学習技術などについて学びます。

第4回「機械学習と人工知能の基礎」 2018/12/10（月）15:30～18:30 申吉浩教授（兵庫県立大学）機械学習は、データの類似性を追求する学問です。しかし、データの類似性は多様に評価され、目的にあった評価方法を見つけることは簡単ではありません。データの類似性の評価のための基本的な考え方をハンズオンを中心に学びます。

第5回「データ分析のための特徴エンジニアリング」 2018/12/13（木）15:00～18:00 久保山哲二教授（学習院大学）特徴とはデータを記述する属性です。多くの特徴の中から問題の解決に有効な特徴を選択する特徴選択は、従来から、機械学習の正確

性を高め、問題を分析するために重要な技術でした。近年は、既存の特徴を加工してより有効な特徴を生成して利用する特徴エンジニアリングが注目を集めています。数値や名称など様々な属性をもった特徴が混在した高次元のデータ分析について、ハンズオンを中心に学びます。

第6回「サポートベクターマシンと贋サイト検知への応用」 2018/12/14（金）15:00～18:00 申吉浩教授（兵庫県立大学）深層学習とならんで、機械学習の主要な手法であるサポートベクターマシンを、贋サイト検知に応用します。畳み込みネットワークで

主流の画像分析ではなく、ウェブページのDOMツリーがもつ構造情報を利用します。NHKニュースでも紹介された、県立大学発の技術です。

＜応用編＞第7回「時系列分析とSNS分析への応用」 2018/12/17（月）15:30～18:30 橋本隆子教授（千葉商科大学）時系列分析は機械学習の最も重要な応用領域のひとつで、特に、ビッグデータ分析では花形です。時系列分析に用いられる機械学習の

手法を、その適用方法と併せて、実データを用いた実例紹介を中心に学びます。

第8回「情報セキュリティと機械学習」 2018/12/19（水）15:00～18:00 五十部孝典准教授（兵庫県立大学）

情報セキュリティ技術は、機械学習の利用を軸に大きく変わりつつあります。情報セキュリティ研究領域での，機械学習の最新の実用事例・応用事例を紹介いたします。また，機械学習自体のセキュリティについても近年大きな注目が集まっております。暗号技術を用いてポイゾニング攻撃から守る方法やプライバシを保護する技術についても学びます。

第9回「ものづくり現場でのAI実装の勘どころ」 2018/12/20（木）15:00～18:00 八坂裕一郎マネジャー（㈱スカイディスク）ものづくり現場でAI実装する上での課題設定やデータについての勘どころや、実際の導入のステップの踏み方などを具体的に事例を交

えて説明します。

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