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。
日時
- 2022年10月20日 10時30分〜 2022年10月20日 16時30分
開催予定
プログラム
- 人工知能と機械学習
- 人工知能とは何か? – 定義・考え方の推移など -
- 機械学習概論 – 説明/事例に基づく学習など -
- 深層学習 (ディープラーニング) の現状と課題
- ニューラルネットワーク概論 – NNの原理と学習の本質 -
- 深層学習の基礎と最近の手法 – 深層学習の考え方・長所・短所 -
- 最近のAIの課題と説明できるAI:XAI – 現状のAIの課題と解決策 -
- ブラックボックス系機械学習のXAI
- 学習済みの深層回路の可視化 – Grad – CAM・LIMEなど -
- 特徴空間の自動構築と可視化 – AE・CAE・VAE・UMAPなどによる次元圧縮 -
- 可視化を前提とした深層学習 – GCM・判断根拠の提示 -
- 深層回路の構造単純化・最適化法 – 進化計算法・勾配降下による方法 -
- 転移学習と浸透学習 – 知識の転用による学習 -
- ホワイトボックス系機械学習のXAI
- 特徴量の最適化による精度向上 – SVMなどの特徴量の最適化 -
- 処理過程が説明できる処理の自動構築 – 処理ユニットの組合せ最適化 -
- 決定木などの処理の言葉による説明 – ルール集合による説明 -
- 小規模かつ高性能な回路の自動構築 – セル型回路の利用など -
- AIの業務への導入方法
- AI導入時の注意点 – 課題と解決策 -
- AI人材の育成方法 – どの方法がベストか? -
- まとめ・AIよろず相談室
- 質疑応答とフリーディスカッション
付録
- 付録1: 代表的な機械学習法
- 付録2: 進化計算法の原理と特徴
- 付録3: 横浜国立大学 長尾研究室のご紹介
受講料
- 1名様: 47,000円(税別) / 51,700円(税込)
- 複数名: 57,000円(税別) / 62,700円(税込)
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。
- お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
- Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。