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一般社団法人 日本ディープラーニング協会の取り組み

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一般社団法人 日本ディープラーニング協会の取り組み

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一般社団法人 日本ディープラーニング協会の取り組み

  1. 1. 2 事務局⻑ 岡⽥ 隆太朗 ⼀般社団法⼈ ⽇本ディープラーニング協会 協会概要
  2. 2. 設⽴⽬的 本協会は、ディープラーニング技術の活⽤による ⽇本の産業競争⼒の向上を⽬指す。 そのため、ディープラーニングを事業の核とする 企業およびディープラーニングに関わる研究や⼈ 材育成に注⼒している有識者が中⼼となり、産業 活⽤促進、⼈材育成、公的機関や産業への提⾔、 国際連携、社会との対話など、産業の健全な発展 のために必要な活動を⾏う。
  3. 3. 協会概要 名称 ⼀般社団法⼈ ⽇本ディープラーニング協会 (略称 JDLA) 英称 Japan Deep Learning Association 理事⻑ 松尾 豊 東京⼤学(試験委員会 担当理事) 理事 井﨑 武⼠ エヌビディア合同会社 (ソーシャルコミュニケーション委員会 担当理事) 上野⼭ 勝也 株式会社PKSHA Technology 岡⽥ 陽介 株式会社ABEJA(事務局担当理事) 岡⾕ 貴之 東北⼤学 尾形 哲也 早稲⽥⼤学 川上 登福 株式会社IGPIビジネスアナリティクス&インテリジェンス 草野 隆史 株式会社ブレインパッド 佐藤 聡 株式会社クロスコンパス(産業活⽤促進委員会 担当理事) 南野 充則 株式会社FiNC ※⼀部就任予定者を含む 事務局⻑ 岡⽥ 隆太朗 監事 渡辺 英治 渡辺税理⼠事務所 設⽴⽇ 2017年6⽉1⽇ 所在地 〒105-0001 東京都港区⻁ノ⾨4­1­20 ⽥中⼭ビル10F (ABEJA内) URL www.jdla.org (50⾳順)
  4. 4. 協会会員 有識者会員 (五⼗⾳順) ㈱ABEJA ㈱ブレインパッド ㈱FiNC ㈱ IGPIビジネスアナリティクス&インテリジェンス エヌビディア 合同会社 ㈱ PKSHA Technology ㈱GRID ㈱UEI㈱ STANDARD ㈱zero to one 正会員 (アルファベット順) ㈱クロスコンパス 浅川 伸⼀ (東京⼥⼦⼤学) 江間 有沙(東京⼤学) 岡⾕ 貴之(東北⼤学) 尾形 哲也(早稲⽥⼤学) 巣籠 悠輔(東京⼤学) 中嶋 浩平(東京⼤学) 松尾 豊 (東京⼤学) 2017年10月4日現在
  5. 5. 協会活動 JDLA 活⽤ 促進 社会 提⾔ ⼈材 育成 国際 連携 社会 対話 産業活⽤事例や取組み⼿法の発信 認定事業者による教育・資格試験倫理・法・社会課題に関する国際連携 情報発信・対話による相互理解 促進 公的機関・産業界への提⾔
  6. 6. 組織体制 委 員 会 試験 委員会 プログラム 認定委員会 パブリック コミュニケー ション 委員会 事務局産業活⽤ 促進委員会 理 事 会 理事⻑、理事、監事 アドバイザリーボード 顧問 賛助会員 協会趣旨に 賛同する企業 会 員 <正会員> ディープラーニングを 事業の核とする企業 <有識者会員> ディープラーニングに 関する研究者
  7. 7. 協会の活動 JDLA 活⽤ 促進 社会 提⾔ 産業活⽤事例や取組み⼿法の発信 公的機関・産業界への提⾔
  8. 8. 広がる産業応⽤ 製造業 医療 ⾃動⾞ ロボティク ス 情報セキュ リティ 流通・マー ケティング
  9. 9. 産業応⽤促進 期待されること ノウハウ不⾜ 実業務で⽣成されるデータをどのようにディープラーニ ングの処理に持ち込めば良いか等、多くの企業でノ ウハウが不⾜ 事業者不⾜ ディープラーニング事業者はスタートアップが中 ⼼で、かつ技術進化が早いため、産業への汎化に 貢献できづらい構造 スケール不⾜ ディープラーニング事業者はスタートアップが中 ⼼で、⼤きなプロジェクトを受けきれず、全体と してスケールできない構造 事例の共有 事例を共有することで、実データに対する処理⼿ 順の共有等、全体の効率化を⽬指す 業界連携 事業者をまたいで活動や情報を集約・整理し、ノ ウハウの流通と汎化・利活⽤を促進する 組織化 複数の事業者でプロジェクト化し、⼀社では実現 できない⼤きなプロジェクトに取組むバーチャル 組織を形成する 問題点 期待されること
  10. 10. 産業応⽤促進 活動 事例 収集 共通課題 抽出ハンドブッ ク発⾏ シンポジウム・ ワークショップ 主催・後援 マッチング イベント 開催 公的機関・ 産業への 提⾔ 学習の 体系化 スキル セットの 定義 試験委員会と連携 パブリックコミュニケーション 委員会と連携
  11. 11. 協会活動 JDLA ⼈材 育 成 認定事業者による教育・資格試験
  12. 12. ⼈材育成の必要性 13 深刻な⼈材不⾜ 学習環境不⾜ 4.8万人 ※2020年までに不⾜が⾒込まれるAI関連⼈材数(みずほ総研調べ) 需要 と 供給のアンバランス (学びたい人数) (教育機関・事業者が提供する学習機会) 学習情報不⾜ 学習項目の未体系化
  13. 13. ⼈材育成の必要性 ディープラーニングにより、 ものづくり・システム開発の⼿法が ⼤きく変化 ※IPA IT技術者の動向(2015年)より ⽇本のIT技術者⼈⼝ 100万⼈※ 全てのIT技術者にとって、 ディープラーニングの 技術取得が 新しい可能性を広げる
  14. 14. ディープラーニング活⽤に必要な⼈材 ディープラーニングの基礎知識を 有し、適切な活⽤⽅針を決定して 事業応⽤する能⼒を持つ⼈材 ディープラーニングの理論を理解 し、適切な⼿法を選択して 実装する能⼒を持つ⼈材
  15. 15. ディープラーニング活⽤に必要な⼈材 G 検定 E 資格 ディープラーニングの基礎知識を 有し、適切な活⽤⽅針を決定して 事業応⽤する能⼒を持つ⼈材 ディープラーニングの理論を理解 し、適切な⼿法を選択して 実装する能⼒を持つ⼈材 ジェネラリスト エンジニア
  16. 16. 学習体系 基礎 実践 応⽤ ジェネラリスト エンジニア 応⽤数学 線形代数 確率・統計 機械学習 機械学習の基礎 実⽤的な⽅法論 深層学習 順伝播型ネットワーク 深層モデルのための正則化 深層モデルのための最適化 畳み込みネットワーク 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネット ワーク ⾃⼰符号器 ⽣成モデル 強化学習 知識を体系化し、ビジネスでの活⽤を拡⼤ 何を学べば実践できるかを定義 ⼈⼯知能(AI)とは(⼈⼯知能の定義) ⼈⼯知能をめぐる動向 探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習 ⼈⼯知能分野の問題 トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、⾝体性、シンボルグ ラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリ ティ 機械学習の具体的⼿法 代表的な⼿法、データの扱い、応⽤ ディープラーニングの概要 ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネッ トワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU ディープラーニングにおけるデータ量 ディープラーニングの⼿法 活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN 深層強化学習、深層⽣成モデル ディープラーニングの研究分野 画像認識、⾃然⾔語処理、⾳声処理、ロボティクス (強化学習)、マル チモーダル ディープラーニングの応⽤に向けて 産業への応⽤、法律、倫理、現⾏の議論
  17. 17. JDLA推薦図書 17年10⽉4⽇時点 随時JDLAホームページにて更新
  18. 18. G 検定(ジェネラリスト検定) JDLA Deep Learning for GENERAL 2017 概要 ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する 受験資格 制限なし 試験概要 120分、知識問題(多肢選択式)、オンライン実施(⾃宅受験) 出題問題 シラバスより出題(推薦図書あり) 受験料 12,960円(税込)程度(初回 学⽣9,720円) 初回試験 12⽉16⽇(⼟)13時-15時 申込期間 11⽉17⽇(⾦)〜12⽉9⽇(⼟) 知識問題 G検定 合格証 推薦図書 オンライン試験 シラバス JDLA ホームページ
  19. 19. E 資格(エンジニア資格) JDLA Deep Learning for ENGINEER 2018 概要 ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定する 受験資格 JDLA認定プログラムを修了していること 試験概要 会場試験(初回は東京・⼤阪)、知識問題(多肢選択式)と実技試験で構成 出題問題 シラバスより、JDLA認定プログラム修了レベルの問題 使⽤フレームワーク、ライブラリに依存しない 受験料 32,400円(税込/予定) 初回試験 2018年4⽉頃予定 知識問題 E資格 合格証 会場試験 実技試験 修了証 シラバス JDLA ホームページ 推薦図書 認定プログラムの受講
  20. 20. 試験委員会により精緻化されたシラバス(試験項⽬)を開⽰共有すること で、ディープラーニングを教える教育機関・⺠間事業者を増やし、協会認 定を発⾏します。 〜確認項⽬〜 ①講義内容:項⽬の確認、試験項⽬との合致 ②修了試験の内容:協会試験受験資格としての内容確認 ③本⼈確認プロセスの確認 ④運営社の信⽤調査 「経済産業⼤⾂認定講座」との連携 協会認定講座を経済産業省⼤⾂認定講座に推挙し、広く多くの⽅が受講できるように努める JDLA認定プログラム 21
  21. 21. 学⽣ ・ ⾃習のための情報・⼿段を提供 (JDLA認定事業者によるe-Learning、推薦図書) ・ ⾼等教育機関による講座開設を促進 (⼤学連携、認定講座・普及活動・資格試験連携) ・ キャリア⽀援 (ディープラーニング技能を取得した⼈材と企業のマッチング等) 社会⼈ ・ 学び直しによる企業内⼈材の活⽤ 〜他業種多職種からのエントリ ・ スキル取得によるキャリアアップ 〜企業内研修等も推奨 期待する効果
  22. 22. ⽬標 ディープラーニングの 基礎的な理解を元に、 実ビジネスに活かす⼈材 ディープラーニングの理論を理 解し、適切な⼿法を選択して 実装する能⼒を持つ⼈材 ジェネラリスト 100,000⼈ エンジニア 30,000⼈ 2020年ターゲット
  23. 23. 協会活動 JDLA 国際 連携 社会 対話 倫理・法・社会課題に関する国際連携 情報発信・対話による相互理解促進
  24. 24. 倫理・法・社会課題に関する国際連携 海外・国際団体 国内団体
  25. 25. 出張授業 セミナー 社会との対話 消費者企業 公的機 関 メディ ア ⼈⽂社会 学系研究 者 ⼯学系 研究者 様々な ステークホルダ ⾼齢者 教育 機関 研究 機関 科学者 教育 機関 エンジニア ワークショップ ハンドブック
  26. 26. 参考:会 員 賛助会員 正 会 員 本協会の⽬的に賛同し、ディープラーニングの 社会実装に意欲的な企業や団体 ・理事・顧問・委員候補者推挙 ・総会への出席 など ※議決権を有さない ディープラーニング事業を核とする企業 ・⼆社以上の推薦+理事会承認にて ⼊会資格とする ・理事、委員として協会を運営する ※議決権を有する 会員募集
  27. 27. 協会会員 有識者会員 (五⼗⾳順) ㈱ABEJA ㈱ブレインパッド ㈱FiNC ㈱ IGPIビジネスアナリティクス&インテリジェンス エヌビディア 合同会社 ㈱ PKSHA Technology ㈱GRID ㈱UEI㈱ STANDARD ㈱zero to one 正会員 (アルファベット順) ㈱ クロスコンパス 浅川 伸⼀ (東京⼥⼦⼤学) 江間 有沙(東京⼤学) 岡⾕ 貴之(東北⼤学) 尾形 哲也(早稲⽥⼤学) 巣籠 悠輔(東京⼤学) 中嶋 浩平(東京⼤学) 松尾 豊 (東京⼤学) 賛助会員 2017年10月4日現在
  28. 28. www.jdla.org ニュースレター登録 会員情報、イベント開催、資格試験、認定プログラムなど 協会関連情報を配信 Facebookページ: 日本ディープラーニング協会(jdla) https://www.facebook.com/jdla123/

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