説明可能なAI(XAI)の基礎とその導入、実用化のポイント【提携セミナー】
おすすめのセミナー情報
| 開催日時 | 2022/5/19（木）10:30~16:30 |
|---|---|
| 担当講師 | 太田 桂吾 氏 |
| 開催場所 | Zoomによるオンライン受講 |
| 定員 | - |
| 受講費 | 55,000円(税込) |
★なぜその結果が出るの？本当に信用していいの？
AIのブラックボックス問題を解決するXAIの考え方、使い方！
説明可能なAI(XAI)の基礎と
その導入、実用化のポイント
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
XAIへの理解は、今後のAIの産業分野への適用の際に、無くてはならないものとなります。AI はなぜその結果を出したのか?を問われるケースは必ずやってくるからです。 そこで、この講座の前半で は、XAIの基本的な考え方と、機械学習・ディープラーニングの基本を整理・概観します。データ分析の未 経験者でもわかるように可能な限り数式を排して説明します。また、後半はフレームワーク、ライブラリを使 用し実際にXAIライブラリを動かしながら、その動きを確認します。 XAIは、AI分野の中でも、まだまだ発展 途中です。しかしながら、その基本は変わりません。まずは、この講座を通じて、XAIの基本を理解しましょ う。そして、業務課題の解決にAIの導入を是非検討ください。きっとお役にたてると思います。
習得できる知識
- 説明可能なAI（XAI）の基本が理解できる
- AIでなぜその結果が出たのか説明できるようになる
担当講師
(株)ネクステージ 開発部 AIアナリスト 太田 桂吾氏
セミナープログラム（予定）
１．XAI (Explainable AI) 説明可能なAIとは
1.1 説明可能とは
1.2 対局説明
1.3 局所説明
1.4 業務の中でどういかしていくか?
２．統計と機械学習/ディープラーニング
2.2 ベクトルとは
2.3 統計処理
2.4 機械学習と統計
３．様々なデータのベクトル化
3.1 画像
3.2 音・振動
3.3 言語
４．ディープラーニング
4.1 ディープラーニングとは
（１）パーセプトロン
（２）ニューラルネットワーク
（３）ディープニューラルネットワーク
4.2 学習の種類
（１）教師あり学習の基本
（２）教師なし学習の基本
５．XAIの様々なライブラリ
5.1 LIME
5.2 Integrated Gradients
5.3 Attention
６．環境の構築
6.1 Python環境
（１）Anaconda
・Anaconda ダウンロード
・Anaconda インストール方法と注意事項
・python起動方法
(コマンドライン・jupyterNotebook)
（２）pytorch
・pytorch インストール方法と注意事項
・pytorchの概要
７．実践
7.1 LIMEで画像分類を確認する
7.2 Integrated Gradientsで画像分類を確認する
８． (再び) XAI (Explainable AI) 説明可能なAIとは
8.1 納得感
8.2 業務の中でどういかしていくか?
【質疑応答】
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2022/5/19（木）10:30~16:30
開催場所
Zoomによるオンライン受講
受講料
1名につき55,000円(消費税込､資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕
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