DNNによる特徴抽出を用いたDNN最適化とAI手法への転移システムの開発

AI戦略2019では「Society 5.0 の実現を進める中で，我が国の国際的プレゼンスの向上と，産業競争力の抜本的強化を図っていかなければならない。その際、「人間中心のＡＩ社会原則」を踏まえ，性別，年齢，政治的信条，宗教等の多様なバックグラウンドにかかわらず多様な人材が，幅広い知識，視点，発想等に基づき，貢献できるようにすることが重要である。」と記述され，技術者全体のAI技術向上が急務であり，あらゆる分野の技術者が学び活用できるAI活用教育実践環境構築が必須となっている。AI技術を用いて高い性能を得るにはモデル構成やパラメーターの最適化が必須である。これが，専門外の技術者にはAI技術活用の障害となっている。そこで本研究では，専門外の技術者でもDNN等のAI手法を活用できる教育実践環境を開発し，専門外の技術者が問題の解決そのものを注力できるようにする。また，本システムを利用してシステムを構築後，システムから提示される処理内容説明からAI手法を勉強する反転学習効果を検証する。本研究の目的は，専門外の技術者でもDNN等のAI手法を活用できる教育実践環境を開発することである。まず重要なユニット抽出による深層ニューラルネットワークの最適化システムを構築し，専門外の技術者が問題の解決そのものを意識し開発できるようにする。また，DNNによる特徴抽出を用いたAI手法への転移システムを開発することにより，解決方法を可視化し理解しやすくするとともに，メモリや計算量の制約の中で高い性能を持ったシステムを実現可能にする。重要なユニット抽出を用いて専門外の技術者でもメモリや計算量の制約の中で高い性能を持ったシステムを実現可能にする点が学術的に独自的な点である。また，DNNによる特徴抽出結果をAI手法に適用した例はない。

AI戦略2019では「Society 5.0 の実現を進める中で，我が国の国際的プレゼンスの向上と，産業競争力の抜本的強化を図っていかなければならない。その際、「人間中心のＡＩ社会原則」を踏まえ，性別，年齢，政治的信条，宗教等の多様なバックグラウンドにかかわらず多様な人材が，幅広い知識，視点，発想等に基づき，貢献できるようにすることが重要である。」と記述され，技術者全体のAI技術向上が急務であり，あらゆる分野の技術者が学び活用できるAI活用教育実践環境構築が必須となっている。AI技術を用いて高い性能を得るにはモデル構成やパラメーターの最適化が必須である。これが，専門外の技術者にはAI技術活用の障害となっている。そこで本研究では，専門外の技術者でもDNN等のAI手法を活用できる教育実践環境を開発し，専門外の技術者が問題の解決そのものを注力できるようにする。また，本システムを利用してシステムを構築後，システムから提示される処理内容説明からAI手法を勉強する反転学習効果を検証する。本研究の目的は，専門外の技術者でもDNN等のAI手法を活用できる教育実践環境を開発することである。まず重要なユニット抽出による深層ニューラルネットワークの最適化システムを構築し，専門外の技術者が問題の解決そのものを意識し開発できるようにする。また，DNNによる特徴抽出を用いたAI手法への転移システムを開発することにより，解決方法を可視化し理解しやすくするとともに，メモリや計算量の制約の中で高い性能を持ったシステムを実現可能にする。重要なユニット抽出を用いて専門外の技術者でもメモリや計算量の制約の中で高い性能を持ったシステムを実現可能にする点が学術的に独自的な点である。また，DNNによる特徴抽出結果をAI手法に適用した例はない。