企業では現在、主として文書の作成業務にLLMなどのAIを有効活用する動きが盛んであり、一定の成果を挙げつつあります。一方、製造業の企業では、人やロボットが行っている部品の組み立て・溶接や製品の欠陥検査処理などのさらなる効率化が求められていますが、それらはLLMを用いるだけでは解決できません。これらの業務のAIによる効率化には、ロボットがあまり関わらない部分にも次に示すように多くの課題があります:
- 最適な学習方法の選択:対象とするデータの学習に適した機械学習法を選択する問題。
- データの収集と洗練化:データが少ない/データにノイズがある場合などの措置。
- 市販ソフト/オープンソースソフト:必要な性能が出ない場合の対策。
- 深層学習の改良・改善:AIを「使える」から「作る」人材の育成方法。
- 深層回路の小型化と最適化:性能を落とさずに構造を最適化する方法。
- AIの説明性向上:AIを信頼できるものにするための「説明可能AI (XAI) 」。
- AIの高度利用:解が1つではない意思決定など高度な処理にAIを適用する方法。
本セミナーでは、これらの課題を解決するための方法について、「説明可能AI入門」 (コロナ社) の著者である講師が平易に解説します。「AIを既に使っているが精度が上がらなくて困っている」、「処理対象が変わるたびに作り直しが必要でコストがかかる」、「AIの説明性が低くて信頼して利用できない」、「より高度な判断を含む業務にAIを利用したい」などの悩みをおもちの方はぜひご参加下さい。
- 人工知能 (AI) と機械学習の現状と課題
- 人工知能 (AI) と機械学習:考え方とアプローチの推移.
- 深層学習 (ディープラーニング) 概論
- 生成系AI・LLM・説明可能AI (XAI) :基本的な手法と考え方
- 最適な学習方法の選択
- 機械学習法の種類と特性
- 対象データに適した学習法の選択
- AutoMLの現状と課題
- データの収集と洗練化
- データが少ない場合の問題
- データの補正と洗練化
- オートエンコーダ (AE) の利用
- データの水増し方法
- 市販ソフト/オープンソースソフト
- 利用可能なソフトウェアの例
- 出力の評価とソフトの特徴の解析
- 入力データの加工による精度向上
- 他の手法との併用
- 深層学習の小型化と最適化
- 回路構造の最適化
- 学習の効率化
- 進化計算による構造最適化
- 浸透学習法 (PLM) による入力の最適化
- 素子の改良によるエッジ化
- AIの説明性向上
- 説明可能AI (XAI) とは
- 説明可能AIの手法
- AIの高度利用
- 複数のAIの利用
- 人とAIの協働・共生に向けて
- まとめ・AIよろず相談コーナー
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