ＡＩの見える化＆説明できるＡＩ(ＸＡＩ)の作り方と導入・運用方法

セミナー趣旨

　現在、大企業・中小企業を問わず業務へのAIの導入が始まっています。深層学習（ディープラーニング）の発展により、これまでＡＩを適用することができなかった業務へのＡＩ導入も可能になりつつあります。一方、深層学習は処理がブラックボックスになるため業務で利用したり、製品で用いたりすることが難しいと言われています。このため、説明できるAI（XAI: eXplainable AI）、さらに将来的には人と共に進化する共進化AI（CAI: Co-evolutional AI） が求められています。
　本セミナーでは、深層学習などの機械学習を企業の業務に導入したいと考えている方々を対象として、人工知能、機械学習、深層学習、説明できるAI、業務へのAI導入方法、AI人材の育成方法などについて、人工知能に初めて接する人でも聴けるように数式をほとんど使わずに平易に解説します。技術者の方でなくても「聴いて分る」セミナーを目指しますので、職種や専門性、予備知識のある／なしに関係なく、どうぞお気軽にご参加下さい。

受講対象・レベル

企業の技術者・経営者の方や一般の方々など（人工知能に初めて触れる人でも大丈夫です）

習得できる知識

人工知能と機械学習の概要、深層学習の現状と課題、説明できるAI(XAI)とその方法、業務へのAI導入と成功のコツなど

セミナープログラム

1. 人工知能と機械学習
   1. 人工知能とは何か？
      ～定義・考え方の推移など～
   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
   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. 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～
   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
   1. 学習済みの深層回路の可視化
      ～Grad-CAM・LIMEなど～
   2. 特徴空間の自動構築と可視化
      ～AE・CAE・VAEなどによる次元圧縮～
   3. 可視化を前提とした深層学習
      ～GCM・判断根拠の提示～
   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～
   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
   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～
   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～
   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. 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
   1. AI導入時の注意点
      ～課題と解決策～
   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

キーワード：人工知能，機械学習，深層学習，XAI，AI導入

セミナー講師

横浜国立大学　大学院環境情報研究院　教授　工学博士　長尾 智晴　氏
【専門】知能情報学・知能ロボティクス

セミナー受講料

定価：49,500円（オンライン受講価格：35,200円）

＜セミナー主催者のメルマガ登録をされる場合＞
特別割引価格：
１名：46,970円（オンライン受講価格：33,440円）
２名：49,500円（１名分無料：１名あたり24,750円）
３名以上のお申込みの場合、１名につき24,750円で追加受講できます。

受講について

Zoom配信の受講方法・接続確認

• 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
• 申込み受理の連絡メールに、視聴用URLに関する連絡事項を記載しております。
• 事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、接続可能か等をご確認ください。
• セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
• セミナー中、講師へのご質問が可能です。
• 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
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配布資料

• PDFデータ／印刷可