☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

『Transformerニューラルネット
　産業現場応用の研究動向』　

 S241017AW

　☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆

開催日時：2024年10月17日（木）10:00-17:00
受 講 料：お1人様受講の場合　53,900円[税込]／1名
　　　　　1口でお申込の場合　66,000円[税込]／1口（3名まで受講可能）

　★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
　お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。

　★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
　講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

　★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

　＊＊＊関連セミナー＊＊＊　★Web配信セミナー★『時系列データからの制御対象モデル構築法』（2024年10月31日（木））
　＊＊＊関連セミナー＊＊＊　★Web配信セミナー★『AI学習制御の基礎と実践応用』（2024年11月27日（水））

　

　蜷川忠三（にながわちゅうぞう）　氏　

　　　N研究所株式会社　代表取締役社長（博士（工学））　兼任　岐阜大学　工学部　電気電子情報工学科　客員教授

　1　はじめに
　　1.1　AI機械学習の位置づけ（教師有／無し学習，ニューラルネット，強化学習）
　　1.2　産業応用への適用現状（事例：欠陥画像と検査，切削音と工具寿命，他）
　　
　2　ニューラルネットの基礎
　　2.1　MLP型ディープラーニング　（ベクトル行列計算，活性化関数とは）事例：設備電力制御に適用・性能評価
　　2.2　系列型LSTM　（再帰型系列ニューラルネットの基礎原理）事例：突発事象予測に適用・性能評価

　3　言語機械学習の基礎
　　3.1　単語符号化（埋込みベクトル化，単語意味の演算，文脈意味分布）
　　3.2　生成AIの登場（大規模言語モデル：GPT・BERT）

　4　生成AIのTransformerニューラルネット
　　4.1　生成AIの技術基盤Transformer（Transformerの内部アーキテクチャ概要）
　　4.2　豊富な情報を与える単語位置ベクトル
　　4.3　単語間の関係性を抽出するQKV Attention機構
　　4.4　Transformer応用：自然言語から産業現場へ（自然言語応用のみならす系列データ処理の素質）

　5　Transformer産業応用の研究事例
　　5.1　画像処理（画像Patch系列による注意個所抽出。路面凍結，など）
　　5.2　系列予測（時系列変化点抽出の説明。気温変化，株価変化，ネジ緩み，など）
　　5.3　構造予測（AlfaFold2によるタンパク質構造生成予測）
　　5.4　ロボット（RT-2による汎用言語指示ロボット）

　6　産業への可能性と課題
　　6.1　Transformerと産業現場の相性　（産業現場データ収集困難さ，内部計算説明性）
　　6.2　展望

　7　まとめと質疑応答