説明できるAI (XAI) の原理と失敗しない深層学習 (ディープラーニング) 導入のコツとノウハウ

再開催を依頼する / 関連するセミナー・出版物を探す
オンライン 開催

本セミナーでは、人工知能・機械学習について基礎から解説し、深層学習の問題を解決するXAIと、企業へのXAI導入について平易に解説いたします。

日時

開催予定

プログラム

現在、大企業・中小企業を問わず業務へのAIの導入が検討されています。深層学習 (ディープラーニング) の発展により、これまでAIを適用することができなかった業務へのAI導入が可能になりつつあります。  一方、深層学習はオールマイティな手法ではなく、何でも解決できるわけではありませんし、利用上の問題点も多い手法です。その中で最も大きな問題が、処理の説明性・可読性が著しく低いことです。深層学習は処理がブラックボックスになるため、その説明性を高めないと業務で利用したり製品で用いたりすることが難しいと言われています、このため、最近では、説明できるAI (XAI:eXplainable AI) 、さらに将来的には人と共に進化する共進化AIが求められています。  本セミナーでは、深層学習などの機械学習を企業の業務に導入したいと考えている方々を対象として、人工知能、機械学習、深層学習、説明できるAI、業務へのAI導入方法、失敗しないコツなどについて、人工知能に初めて接する人でも聴けるように平易に解説します。技術者の方でなくても「聴いて分る」セミナーを目指しますので、職種や専門性、予備知識のある/なしに関係なく、どうぞお気軽にご参加下さい。

  1. 人工知能と機械学習
    1. 人工知能とは何か?
    2. 機械学習概論
    3. 説明できるAI (XAI) と共進化AI
  2. 深層学習 (ディープラーニング) の現状と課題
    1. ニューラルネットワーク概論
    2. 深層学習の基礎と最近の手法
    3. 深層学習の特徴・問題点・対策
  3. 深層学習などのブラックボックス系機械学習のXAI
    1. 学習済みの深層回路の可視化法
    2. 深層回路の構造単純化・最適化法
    3. 処理過程が分り易い深層学習
    4. 転移学習と浸透学習
  4. 決定木などのホワイトボックス系機械学習のXAI
    1. 特徴量の最適化による精度向上
    2. 処理過程が説明できる処理の自動構築
    3. 決定木などの処理の言葉による説明
  5. AIの業務への導入方法
    1. AI導入時の注意点
    2. AI導入の事例紹介
    3. AI導入を成功させるコツとは?
  6. まとめと質疑応答

受講料

複数名受講割引

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

ライブ配信セミナーについて