★事前に、セミナー講師へのご期待、ご要望、ご質問を受け付けます。当日は個別相談も可能です。
是非お寄せください!
※本セミナーは【WEB受講】と【会場受講】がございます。
【会場受講】をご希望の方は 《こちら》 からお申し込みください。
※いずれのご参加の場合にも、【アーカイブ配信】(期間:8/25(月)から9/8(月)までの2週間)が付属します。
ご受講後の復習にご活用ください。当日やむを得ず欠席になってしまう場合にもご利用いただけます。
1.はじめに
1-1.AI・機械学習とは
特に、予測(教師あり学習)と意思決定最適化(強化学習)について
1-2.ジレンマ:予測・最適化精度とブラックボックス(人間が理解不可)問題
2.説明可能なAI
2-1.技術概要
2-2.説明可能な予測モデル(xAI=Explainable AI)
2-3. 説明可能な意思決定最適化モデル(xRL=Explainable Reinforcement Learning)
3.AI電卓紹介&デモ
3-1.モデル構築流れ
3-2.知識表現、知識発見
3-3.AI電卓上実装した強化学習機能(概要紹介)
4.AIの将来像(私見)&まとめ
4-1.汎用人工知能(AGI)、自律AIエージェントなど
4-2. まとめ