説明可能AI(XAI:explainable AI)の作り方とAIの業務への導入方法【WEBセミナー】
~機械学習の説明性向上・精度向上の方法と失敗しないAI導入のコツ~ 

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セミナー概要
略称
XAI【WEBセミナー】
セミナーNo.
tr220606
開催日時
2022年06月09日(木) 10:30~16:30
主催
(株)トリケップス
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
価格
非会員:  51,700円 (本体価格:47,000円)
会員:  51,700円 (本体価格:47,000円)
学生:  51,700円 (本体価格:47,000円)
価格関連備考
お1人様受講の場合 51,700円[税込]/1名
1口でお申込の場合 62,700円[税込]/1口(3名まで受講可能)

※4名以上お申し込みの場合は、ご連絡ください。
 
備考
★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。

★インターネット経由でのライブ中継のため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
講座の内容
プログラム

1 人工知能と機械学習
  1.1 人工知能とは何か?~定義・考え方の推移など~
  1.2 機械学習概論~説明/事例に基づく学習など~

2 深層学習(ディープラーニング)の現状と課題
  2.1 ニューラルネットワーク概論~NNの原理と学習の本質~
  2.2 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~
  2.3 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~

3 ブラックボックス系機械学習のXAI
  3.1 学習済みの深層回路の可視化~Grad-CAM・LIMEなど~
  3.2 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~
  3.3 可視化を前提とした深層学習~GCM・判断根拠の提示~
  3.4 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~
  3.5 転移学習と浸透学習~知識の転用による学習~

4 ホワイトボックス系機械学習のXAI
  4.1 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~
  4.2 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~
  4.3 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~
  4.4 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~

5 AIの業務への導入方法
  5.1 AI導入時の注意点~課題と解決策~
  5.2 AI人材の育成方法~どの方法がベストか?~

6 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:横浜国大・長尾研のご紹介

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