1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料  が格安となります。


☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

『説明可能AI(XAI:explainable AI)の作り方とAIの業務への導入方法』

〜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〜
 



 S230222AW1



 ☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆


開催日時:2023年2月22日(水)10:30-16:30
受 講 料: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)

 ★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。

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Web配信(Zoom)セミナー日程表


…Web配信セミナー『業務での利用に適した進化的画像処理・認識のすべて』(2023/5/16(火))
…Web配信セミナー『小規模データに対する機械学習の効果的適用法』(2023/3/17(金))

 講 師

 

 長尾智晴(ながおともはる) 氏 

   横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授(工学博士)

 <経歴、等>  東京工業大学大学院出身、東京工業大学助手・助教授を経て、2001年より現職。YNU人工知能研究拠点長。情報工学EP代表。経産省NEDO「共進化AIプロジェクト」採択課題研究代表者、横浜国大発ベンチャー 株式会社マシンインテリジェンスCTO。
 <研究>  知能情報学/機械学習/感性情報処理/知的画像処理/進化計算法/マルチエージェント/医工連携工学など。
 <学会>  情報処理学会、電子情報通信学会、電気学会、人工知能学、進化計算学会、IEEEなどに所属して各学会で活動中。

 講義項目

 

 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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