現在、人工知能技術として深層学習 (ディープラーニング) による機械学習についての研究や開発が注目されていますが、深層学習には膨大な学習データが必要であり、学習によって作られる処理がブラックボックスになって説明できないなど、企業でAIを用いる際の課題も多く、説明性が高い次世代のAI技術であるXAI (eXplainable AI) が求められています。
本講座では、少ない学習データから説明性の高い処理を自動構築することができるXAI技術として、深層学習などの機械学習の精度と説明性を向上させる代表的な手法、最近注目されている“進化的機械学習”などの原理・方法・適用事例について紹介します。また、企業にXAIを導入させる際に陥りやすい諸問題や、XAIの利用上の注意などについても併せて解説します。
- 人工知能と機械学習
- 人工知能とは何か?
- 機械学習の種類と方法
- 教師あり/なし/半教師あり学習
- 深層学習 (ディープラーニング) の現状と課題
- 階層型神経回路網の原理
- 深層学習の基礎と最近の手法
- 深層学習の問題点とその対策
- XAI ～ブラックボックス機械学習の説明性向上～
- 説明できるAIとは?
- 深層回路の可視化手法
- 深層回路の圧縮と簡約化
- 処理が理解し易い深層回路と言葉による説明
- XAI ～ホワイトボックス機械学習の精度向上～
- 進化的機械学習の原理
- 特徴量の最適化法
- わかり易い処理の自動構築
- 決定木などの言葉による説明
- XAIの応用事例
- 少量データを用いた機械学習の例
- 既存知識の転移・蒸留・浸透例
- ヘルスケア領域へのXAIの応用例
- 企業へのXAI導入方法
- XAI導入における「基本8箇条」とは?
- XAIコンサルの必要性
- まとめと質疑応答
ライブ配信セミナーについて
- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)