説明できるAI (XAI) から人と共に進化するAI (CAI)へ

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本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説いたします。

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プログラム

深層学習によって機械学習の適用範囲と精度が向上したことに伴い、企業の業務へのAI・機械学習の導入が進められていますが、現在主流の深層学習などは説明性が低くて業務では利用しづらいものになっています。  そこで本セミナーでは、現在注目され、盛んに研究されている次世代のAIである「説明できるAI (XAI) 」、さらにその進化型の「共進化AI (CAI) 」について、経済産業省NEDO「共進化AI」プロジェクトの採択テーマの1つの研究代表者でもある講師がわかり易く解説するとともに、AIを企業の業務に導入する際のキーポイント・成功のコツ・AI人材育成方法などについても解説します。企業でAIを導入することにご関心がおありの方はぜひ受講して下さい。

  1. 人工知能・機械学習の現状と課題
    1. 人工知能における考え方の推移
    2. 機械学習の種類と特徴
    3. 階層型神経回路網の学習方法
    4. 深層学習の原理と問題点
    5. 人工知能の最近の課題
  2. “説明できるAI (XAI:eXplainable AI) ”とその実現方法
    1. 説明できるAI (XAI) とは何か?
    2. 深層回路の見える化手法
    3. 可視化を前提とした深層回路GCM
    4. 深層回路の圧縮・単純化・構造最適化
    5. 転移学習と浸透学習PLM
    6. 非深層回路の説明性・精度向上法
  3. “共進化AI (CAI:Co-evolutional AI) ”とその実現方法
    1. 共進化AI (CAI) とは何か?
    2. 知識工学と知識表現方法
    3. whatの知識の相互利用
    4. howの知識の相互利用
    5. 事例ベース学習 (IBL) から説明ベース学習 (EBL) へ
    6. 日本独自のAIとは何か?
  4. AIの企業の業務への導入方法
    1. AI導入時に注意すべきこと
    2. AI人材の育成方法について
    3. AI導入を成功させるコツ
    4. AIコンサルについて
  5. まとめ

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