XAI(explainable AI:説明可能なAI)の基礎知識と解釈可能性、自社内外への説明法の実際【提携セミナー】
おすすめのセミナー情報
もっと見る開催日時 | 2021/7/27(火)12:30-16:30 |
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担当講師 | 高橋 圭一郎 氏 |
開催場所 | Zoomによるオンラインセミナー |
定員 | - |
受講費 | 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:41,800円 【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:47,300円 |
・今後益々重要になる【XAI】:今、何ができて何ができないか!?
・各モデルのメリット・デメリット解説から実際の適用例まで!
XAI(explainable AI:説明可能なAI)
の基礎知識と解釈可能性、
自社内外への説明法の実際
【提携セミナー】
主催:株式会社情報機構
ディープラーニングをはじめ機械学習のモデルは、「データがどのように生成されたのか(理由)」を「模倣(学習)」して「予測(結果)を得る」ための仕組みといえます。現実世界の多くのデータは学習するために複雑なモデルを必要としている一方、(結果)が得られてもそのままでは(理由)がわからないという「ブラックボックス問題」に直面しています。
(理由)を知ることができれば、モデルが誤った予測をした場合に、その原因を探る手助けになります。AIプロジェクトの成否の95%以上はデータで決まるといわれている中で、説明可能なAI(XAI)はDXの進展とともにAIのデバックツールとして重要な側面を担っていくことが予想されます。
本セミナーではXAIの古典的なモデルから最新のモデルまでを俯瞰的に説明し、XAIとは何か、何ができて何ができないのか、といった概要と技術動向をお伝えします。解釈可能なモデルとモデル非依存な手法の数々については現実世界のデータの事例も交えつつ解説します。
◆ 受講対象者
・AI・DX関連技術の研究者・技術者、またこれら技術を基盤としたビジネス/製品を検討・企画・開発している方
・特に、AI関連技術の中身について社内上層部や他部署、または社外に「説明」をする立場の方
◆ 受講後、習得できること:
- XAIの基礎知識と近年の研究概況
- 「ブラックボックス問題」とその課題点整理
- 各種XAIモデルの利点と欠点
- XAIの今後の動向・展望
担当講師
(株)HACARUS データサイエンティスト 高橋 圭一郎 氏
セミナープログラム(予定)
1 XAIを学ぶための、人工知能と解釈可能性の基礎
1.1 人工知能とは
1.2 解釈可能性とは
2 解釈可能な各モデルの利点と欠点
2.1 線形モデル
2.2 一般化線形モデルと一般化加法モデル
2.3 決定木
2.4 決定規則
2.5 ルールフィット
2.6 その他のモデル
3 モデルに依存しない各手法の利点と欠点
3.1 部分従属プロット
3.2 個別条件付き期待値
3.3 累積局所効果プロット
3.4 大域代理モデル
3.5 LIME
3.6 シャープレイ値
3.7 SHAP
3.8 その他のモデル
4 XAIの実例と未来
4.1 HACARUSでの実例
4.1.1 画像異常検出への適用例
4.1.2 マテリアルズインフォマティクスへの適用例
4.1.3 医療データへの適用例
4.2 XAIの将来
~AIの発展にどのように寄与するのか!?~
<質疑応答>
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2021年7月27日(火) 12:30-16:30
開催場所
【Live受講】 Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※
オンライン配信のご案内
★ Zoomによるオンライン配信
★ 見逃し視聴
については、こちらをご参照ください
受講料
【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】
41,800円(税込、資料付) *1社2名以上同時申込の場合、30,800円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】
47,300円(税込、資料付) *1社2名以上同時申込の場合、36,300円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引
配布資料
配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
(開催1週前~前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
備考
当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
お申し込み方法
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