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次世代の「説明できるAI:XAI」と業務へのAI導入方法
〜 機械学習の見える化と業務へのAI導入成功の秘訣 〜

■開催日時:2021年1月13日(水) 10:30〜16:30 

■会場:本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申込み前に《こちらのご案内》をご確認下さい。


■受講料:50,000円 + 税  * 資料付
*アカデミック価格 24,000 円 + 税
(★ アカデミック価格:学校教育法にて規定された国、地方公共団体および
学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
お申込み時に通信欄に「アカデミック価格希望」とお書き添え下さい。)

■主催:(株)シーエムシー・リサーチ

■講師:長尾 智晴 氏  横浜国立大学大学院 環境情報研究院 教授(工学博士)

【講師経歴】
 東京工業大学大学院 総合理工学研究科 出身。東京工業大学 工学部 助手,助教授を経て
2001年 横浜国立大学 大学院 環境情報研究院 教授。現在に至る。工学博士。
 AI系大学発ベンチャーの取締役CTOを兼務中。YNU人工知能研究拠点長。経済産業省NEDO
「人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業」採択事業の研究開発代表者。
 長尾研究室 URL:http://nagao-lab.ynu.ac.jp/

【活 動】
 知能情報学/パターン認識と機械学習/知能ロボティクス/感覚知覚情報処理/知的画像
処理/進化計算法/医工連携工学など「人と機械の知能」に関する広範囲な分野を専門とし,
産学連携活動に力を入れている.
 情報処理学会,電子情報通信学会,電気学会人工知能学会,IEEEなどに所属.
 論文・著書多数.

■趣旨:
 現在“人工知能(AI)”という言葉が巷に溢れており,企業の業務にもAI導入が必須と
なっていますが,実際に有効に利用されていないのが実情です。それは深層学習(ディープ
ラーニング)などの機械学習法が万能ではなくチューニングが必要であること,膨大な
学習データが必要なこと,回路が大規模なことなどが原因です。これらの問題を解決しなければ
業務へのAI導入は進みません。特に処理がブラックボックスになることはコンプライアンス上の
大きな問題です。このため,今,深層学習などの機械学習を人が理解できるようにするための
「説明できるAI:XAI(eXplainable AI)」が大きな注目を浴びています。本セミナーでは,
「説明できるAI:XAI」とはどのようなもので,具体的にはどのような方法があるかについて,
業務へのAI導入を成功させるコツとともに平易に解説します。

■セミナー対象者:
 企業で機械学習の利用を考えている方など,人工知能や機械学習に興味のある方ならどなたでも
受講可能です

■セミナーで得られる知識:
 説明できるAI:XAIの概念・方法・将来展望と,企業へのAI導入時のポイント,AI導入成功の
コツなど.


※ 適宜休憩が入ります。

1.人工知能と機械学習
 1.1 人工知能の考え方の推移と現状の課題 〜AIの過去・現在・未来〜
 1.2 機械学習の種類と方法 〜教師あり/なし/半教師付き学習など〜
2.深層学習と「説明できるAI:XAI」
 2.1 神経回路網の原理と学習法 〜階層型神経回路網の学習方法〜
 2.2 深層学習の原理・最近の手法・問題点 〜業務利用の観点から〜
 2.3 ブラック/ホワイトボックス系機械学習 〜それぞれの特徴・適用 対象など〜
 2.4 説明できるAIとは? 〜説明性・了解性など〜

3.「説明できるAI」 〜ブラックボックスの説明性向上〜
 3.1 学習済みの深層回路と入出力の関係性の可視化 〜各層の強度や関 係性の見える化〜
 3.2 深層回路の圧縮と簡約化・構造最適化 〜実装のための回路規模の縮小〜
 3.3 処理過程が理解し易い構造の深層学習 〜可視化を前提とした深層学習〜
 3.4 転移学習と浸透学習 〜既存回路や学習時のみ利用できる情報の利用〜

4.「説明できるAI」〜ホワイトボックスの精度向上〜
 4.1 特徴量の最適化による簡潔な認識処理 〜進化計算を用いた特徴量の最適化〜
 4.2 前処理・処理の最適化・自動生成 〜進化的画像処理など〜
 4.3 決定木・決定回路の処理の言葉による説明 〜処理を自然言語で説明する〜
 4.4 小規模かつ高性能な回路の自動設計 〜構造制約に基づく回路の自動設計〜

5.業務へのAI導入方法
 5.1 AI導入における基本8原則 〜やってはいけないこととは?〜
 5.2 AIコンサル事例のご紹介 〜AI導入の成功のコツとは?〜

6.まとめと質疑応答

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