【趣旨】
従来の機械では，センサによる情報取得や，様々な機構によって人間の役に立つ作業を行わせることができるようになった．現代社会においては，人工知能技術の進化と共に情報を扱うコストが飛躍的に低下したことにより，人間が行ってきた判断を機械にゆだねることで，より高効率化が可能になりつつある．このような技術と社会の潮流の変化をもたらす，人工知能(Artificial Intelligence：AI)について，その基礎から最新の応用までを専門家に解説いただき，これからの機械技術者・研究者の業務やビジョン作成に役立つ講習会です．

【プログラム】司会　（株）日立製作所　研究主幹　有坂　寿洋　
10：00～10：05 　挨拶　　

10：05～11：35　「ニューラルネットワークの基礎」
講師：丸山事務所　代表　丸山　不二夫　
概要：現在のディープラーニング技術の中核は，ニューラルネットワークの利用にある．本講演では，ニューラルネットワーク技術の基礎として，主要に次の三つのテーマを取りあげる．一つ目は，多段のフル・コネクトなニューラルネットワーク．二つ目は，バックプロパゲーションによるパラメーターの学習機構．三つ目は，画像認識に大きな力を発揮するコンボリューショナル・ニューラルネットワークである．これらは，おおまかに，ニューラルネットワーク技術の歴史的発展に対応していると考えることができる．

12：30～14：00　「深層学習によるロボットの物体操作と言語の学習」
講師：早稲田大学 基幹理工学部 教授　尾形　哲也　
概要：本講演では，深層学習を用いた多自由度ロボットの動作，言語学習について我々が行ってきた研究事例を紹介する．ロボットの動作学習では，特に柔軟物体操作の生成を試みた．Wozを利用することで，従来のロボット制御では困難であった動作を直接感覚運動情報として深層学習に適用する．結果的にロボットは次状態イメージを予測しながら，複数の未学習物体の操作が可能となる．また基礎実験としてRecurrent Neural Netによる言語学習をロボット動作学習に導入した事例についても紹介する．最後に，今後の深層学習モデルのロボット応用について展望する．

14：00～15：30　 「ニューラルネットワークをシステム設計にどのように取り入れるか？」
講師：湘南工科大学　教授　高橋　宏　
概要：コンピュータでシステムを制御する場合，「○○ならば，△△である」といった，一連の入出力関係（因果関係）を明確な手続きや数式として設計者が理解しながら制御構造を作り上げる．しかし，ニューラルネットワークでは，学習により入出力関係が設計者にわかりにくい形で表象され，ニューラルネットワークの考えていることが設計者にとって直感的に理解できない場合がある．この表象構造の異なる方法論をどのように取り入れながら，システムを設計していくのか，システム挙動の安全性や設計の妥当性の視点から検討する．

15：30～15：50　　休憩

15：50～16：50　「次世代人工知能技術の社会実装ビジョン」
講師：国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO) ロボット・AI部 AI社会実装推進室　主査　堀川　隆　
概要：最近，人工知能技術が再び脚光を浴びている．第３次人工知能ブームである．政府も，今年４月に行われた官民対話の会議において安倍首相から人工知能戦略会議の設置が指示される等，官民挙げての技術開発が推進されようとしている．本講演では，現時点における人工知能技術開発や社会実装の方向性を理解して頂くための一助として，1) NEDOが主に産業技術総合研究所人工知能研究センターを中核として推進してきた次世代人工知能・ロボット中核技術開発の概要，2) NEDOが有識者の協力の下で策定した「次世代人工知能技術社会実装ビジョン」，3) 官民対話における首相指示に基づく「産業化のロードマップ」の策定状況について紹介する．

16：50～17：00　　アンケート記入

【定員】
８０名　(申込み先着順により定員になり次第締め切ります)

【教材】
教材の配布はございません．資料をWebから各自ダウンロードして当日持参していただきます．資料は開催日の3日前から1週間後の間，ダウンロードできます．ダウンロードの要領は別途事務局よりメールでお知らせいたします．