☆「説明可能なAI」を基本から、環境の構築方法、実践まで、デモを交えて解説します！

『XAI (Explainable AI)』

説明可能なAIの基本とその活用

☆当日のWEBセミナーを繰り返し視聴できるアーカイブ配信付き！

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

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

• ディープラーニングの基本とXAIの基本
• XAIを用いたディープラーニングの精度向上の検討手法
• XAIを活用した業務課題へのディープラーニングを活用の提案の方法

◆受講対象

業務課題解決の中でXAIを必要とされている方、もしくはXAIに興味のある方

◆キーワード

XAI,ディープラーニング,機械学習,AI,セミナー

◆特典
当日のWEBセミナーを繰り返し視聴できるアーカイブ配信付き！
アーカイブ配信は、受講者のみご覧いただける、1週間ほどの期間限定の配信です。

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

【ご専門】システムエンジニア、機械学習

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
2.1 ベクトルとは
2.2 統計処理
2.3 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
a. Anaconda ダウンロード
b. Anaconda インストール方法と注意事項
c. python起動方法(コマンドライン・jupyterNotebook)
(2) pytorch
a. pytorch インストール方法と注意事項
b. 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？

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022年3月10日（木） 10:30～16:30

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

非会員： 55,000円 （本体価格：50,000円）
会員： 49,500円 （本体価格：45,000円）

会員の方あるいは申込時に会員登録される方は、受講料が1名55,000円（税込）から
・1名49,500円（税込）に割引になります。
・2名申込の場合は計55,000円（2人目無料）になります。両名の会員登録が必要です。

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備考

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
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お申し込み方法

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