『XAI (Explainable AI)』説明可能なAIの基本とその活用【LIVE配信】

セミナー概要

略称

XAI【WEBセミナー】

セミナーNo.

211289

開催日時

2022年03月10日（木） 10:30～16:30

主催

(株)R&D支援センター

問い合わせ

Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　

価格

非会員： 55,000円（本体価格：50,000円）
会員： 49,500円（本体価格：45,000円）
学生： 55,000円（本体価格：50,000円）

価格関連備考

会員の方あるいは申込時に会員登録される方は、受講料が1名55,000円（税込）から
　・1名49,500円（税込）に割引になります。
　・2名申込の場合は計55,000円（2人目無料）になります。両名の会員登録が必要です。
　・10名以上で申込される場合は大口割引（総額165,000円～）があります。
　　お気軽にメールでご相談ください。info@rdsc.co.jp
■会員登録とは？　⇒　よくある質問

特典

当日のWEBセミナーを繰り返し視聴できるアーカイブ配信付き！
アーカイブ配信は、受講者のみご覧いただける、1週間ほどの期間限定の配信です。

備考

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントを
　　ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
　　ついてはこちらをご覧ください。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
　　10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
　　ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
　ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。
　無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

講座の内容

受講対象・レベル

業務課題解決の中でXAIを必要とされている方、もしくはXAIに興味のある方

習得できる知識

・ディープラーニングの基本とXAIの基本
・XAIを用いたディープラーニングの精度向上の検討手法
・XAIを活用した業務課題へのディープラーニングを活用の提案の方法

趣旨

　XAIへの理解は、今後のAIの産業分野への適用の際に、無くてはならないものとなります。AIはなぜその結果を出したのか？を問われるケースは必ずやってくるからです。
　そこで、この講座の前半では、XAIの基本的な考え方と、機械学習・ディープラーニングの基本を整理・概観します。データ分析の未経験者でもわかるように可能な限り数式を排して説明します。また、後半はフレームワーク、ライブラリを使用し実際にXAIライブラリを動かしながら、その動きを確認します。
　XAIは、AI分野の中でも、まだまだ発展途中です。しかしながら、その基本は変わりません。まずは、この講座を通じて、XAIの基本を理解しましょう。そして、業務課題の解決にAIの導入を是非検討ください。きっとお役にたてると思います。

プログラム

　１．XAI（Explainable AI）説明可能なAIとは
　　1.1 説明可能とは
　　1.2 対局説明
　　1.3 局所説明
　　1.4 業務の中でどういかしていくか？

　２．統計と機械学習／ディープラーニング
　　2.1 ベクトルとは
　　2.2 統計処理
　　2.3 機械学習と統計

　３．様々なデータのベクトル化
　　2.1 画像
　　2.2 音・振動
　　2.3 言語

　４．ディープラーニング
　　4.1 ディープラーニングとは
　　　(1) パーセプトロン
　　　(2) ニューラルネットワーク
　　　(3) ディープニューラルネットワーク
　　4.2 学習の種類
　　　(1) 教師あり学習の基本
　　　(2) 教師なし学習の基本

　５．XAIの様々なライブラリ
　　5.1 LIME
　　5.2 Integrated Gradients
　　5.3 Attention

　６．環境の構築
　　6.1 Python環境
　　　(1) Anaconda
　　 a. Anaconda ダウンロード
　　 b. Anaconda インストール方法と注意事項
　　 c. python起動方法(コマンドライン・jupyterNotebook)
　　　(2) pytorch
　　 a. pytorch インストール方法と注意事項
　　 b. pytorchの概要

　７．実践
　　7.1 LIMEで画像分類を確認する
　　7.2 Integrated Gradientsで画像分類を確認する

　８．(再び)XAI（Explainable AI）説明可能なAIとは
　　8.1 納得感
　　8.2 業務の中でどういかしていくか？

キーワード

XAI,ディープラーニング,機械学習,AI,セミナー

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