説明可能AI（XAI）から人と共に進化・発展するAIへ

セミナー趣旨

深層学習は高精度な認識・分類などを実現できる有効な手段ですが，深層回路で行なわれている処理（判断根拠や機序）を人が理解することができないため，説明が求められる場面で使い辛いという課題があります．このため，特にブラックボックス系の機械学習を説明する説明可能AI（XAI：eXplainable AI）が利用され始めています．XAI によって機械の判断や挙動を人が理解できるようになると，過去の事例以外の人の事前知識を機械側に与えたくなります．これによって，人と機械の間で知識を授受する「対話」が生じ，人と機械の知能が共に進化する共進化AI（CAI：Co-evolutonal AI）が生まれました．今後はさらにその傾向が強まり，人がAIを教育し，場合によっては躾けることで人との共生に適した信頼できるAIへと発展させる必要があります．
本セミナーでは，現在利用されている深層学習を取り巻く課題と，人との対話を中心とした次世代のAIについて，数式は極力使わずに平易に解説します．企業の業務へのAIの導入・活用方法についても触れます．現世代および次世代のAIについてご関心がおありの方々は奮ってご参加下さい．

セミナープログラム

　1　人工知能と機械学習
　　1.1　人工知能と機械学習の概要
　　1.2　神経回路網と深層学習
　　1.3　現在のAIの課題

　2　説明可能AI（XAI）
　　2.1　機械学習における説明性
　　2.2　深層学習の説明性向上手法
　　2.3　XAIの応用事例

　3　人が関わる対話型最適化
　　3.1　最適化問題と多目的最適化
　　3.2　対話型最適化
　　3.3　対話型進化計算

　4　機械学習に対する対話的最適化
　　4.1　人と機械の「対話」について
　　4.2　入力変数の最適化
　　4.3　処理プロセスの最適化
　　4.4　人が関わる神経回路網の評価
　　4.5　八百万AIの提案

　5　業務へのAI導入について
　　5.1　AIの業務利用上の注意点
　　5.2　AI人材の効果的な育成方法

　6　まとめと質疑応答

セミナー講師

長尾智晴（ながおともはる）　氏
横浜国立大学　総合学術高等研究院　上席特別教授（工学博士）
YNU人工知能研究拠点長　／　株式会社マシンインテリジェンスCTO  

＜経歴、等＞
東京工業大学大学院出身．東京工業大学工学部助手・助教授を経て，2001年より横浜国立大学教授．経産省NEDO「共進化AIプロジェクト」採択課題研究代表者，横浜国立大学発ベンチャー株式会社マシンインテリジェンス取締役CTO を兼務．
＜研究＞
知能情報学／進化計算法／機械学習／感性情報処理／知的画像処理／医工連携工学など．
＜学会＞
情報処理学会，電子情報通信学会，人工知能学会，進化計算学会，IEEE などに所属して各学会で活動中．

セミナー受講料

お1人様受講の場合　53,900円[税込]／1名
1口でお申込の場合　66,000円[税込]／1口（3名まで受講可能）

受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

受講について

• 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。