現在の機械学習の中心的な手法である深層学習（深層回路）の多くはフィードフォワード型の階層型神経回路網であり、脳内情報処理の中の条件反射的で単純な部分を実現しているに過ぎない。一方、実際の脳は階層型に限定されない複雑な構造の神経回路網であり、そのような複雑な構造をもち、多機能かつ高性能の神経回路網（汎用神経回路網）を工学的に作ることが望まれる。ここでは、現在の深層学習研究をさらに発展させて汎用神経回路網を作るために必要になる技術として、神経回路網の構造最適化、回路網の解析のために必要な「説明可能AI（XAI：eXplainable AI）」，機械と人との共生や神経回路網の評価に関連する「共進化型AI（CAI）」および「職人芸的AI（Craft AI）」、神経回路網の知識の再利用・機能拡張などのための転移学習や浸透学習（Percolative Learning）について紹介する．

講師

長尾 智晴 先生
横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授

日時

2023年12月5日（火）13:00～17:30（12:40より受付開始）第1部 13:00～14:10
当日の全体スケジュールはこちらをご覧ください。

場所

オンライン（Zoom）

お問い合せ先

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講師紹介

長尾 智晴（ながお ともはる）先生

現職

• 横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授
• YNU人工知能研究拠点 拠点長

経歴

東京工業大学大学院 総合理工学研究科出身 (工学博士)。専門は知能情報学。
東京工業大学工学部助手、同助教授を経て、2001年より現職。
横浜国立大学発ベンチャー (株)マシンインテリジェンス取締役CTOを兼務。
多数の企業との共同研究など、産学官連携活動やAIの啓蒙活動に尽力中。

研究概要

深層学習を説明する説明可能AIや共進化型AIなどの次世代のAIを指向する研究を中心にして、医学・農学その他の異分野とのコラボレーションやAIの産業応用について力を入れている。

主な業績

論文・国際会議・学会発表・招待講演・著書多数。AI関連の特許出願も積極的に行っている。