応用プロトタイプ構築による実習型ディープラーニング教育方式とその実践評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS7-2

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Practical deep learning education method by building applied prototypes and its evaluation

著者名: 大高 謙二（三菱電機インフォメーションネットワーク）,清尾 克彦（サイバー大学）,大江 信宏（サイバー大学）,澤本 潤（M2M・IoT研究会）,井上 雅裕（慶應義塾大学）,小泉 寿男（M2M・IoT研究会）

著者名(英語): Kenji Ohtaka (Mitsubishi Electric Information Network Corporation),Katsuhiko Seo (Cyber University),Nobuhiro Ohe (Cyber University),Jun Sawamoto (Study Group on M2M/IoT(NPO Corporation)),Masahiro Inoue (Keio University),Toshio Koizumi (Study Group on M2M/IoT(NPO Corporation))

キーワード: AI|ディープラーニング|CNN|機械学習|異常検出教育手法|AI|Deep learning|CNN|Machine learning|Anormaly detectionEducation method

要約(日本語): 社会生活の利便性向上や企業の効率性向上、競争力向上において、重要な役割を果たす技術の一つとして、AI技術が注目を集めており、その人材育成が急務とされている。一方、AI技術の特徴として、実現目標に対するフィージビリティ見極めが難しい、機械学習による推論モデルの特定が試行錯誤になり易いなどの特性もあり、AIの教育手法の難しさも内在している。また、特に社会人の教育においては、受講生のスキルにバラツキがあり、全員に効果的な教育を実施することが難しい、などの課題もある。これらの課題を解決するために、プロトタイプの構築をベースとした教育講座を提案し、ディープラーニングの最適モデルを効率的に構築するための教育手法、スキルのバラツキがあっても受講生に効果的な講座となるような工夫点を提案し、その実践と評価について、発表を行う。

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