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【Live配信(リアルタイム配信)】
説明できるAI(XAI)の原理と
失敗しない深層学習(ディープラーニング)導入の
コツとノウハウ

~ブラックボックスである機械学習が行う処理の
 見える化、説明性の向上、共進化とAI導入成功の要点~

■深層学習の現状と課題■
■説明できるAI(XAI)とその方法■
■業務へのAI導入と成功のコツ■

AIを業務で利用したり製品で用いたいが、
処理がブラックボックスであり、説明性・可読性が極めて低い 、、、という問題を解決するために 

深層学習などの機械学習を人が理解するための「説明できるAI:XAI(eXplainable AI)」とは

人工知能、機械学習、深層学習、説明できるAI、業務へのAI導入方法、失敗しないコツ、、、、

人工知能に初めて接する人でも聴けるように平易に解説

技術者の方でなくても「聴いて分る」セミナーを目指します

深層学習の「見える化」&次世代の「説明できるAI」
日時 2021年1月28日(木)  10:30~16:30
会場 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※  
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
49,500円 ( E-Mail案内登録価格 46,970円 ) S&T会員登録について
定価:本体45,000円+税4,500円
E-Mail案内登録価格:本体42,700円+税4,270円
※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
 1名申込みの場合:受講料( 定価:35,200円/E-Mail案内登録価格 33,440円 )
35,200円 ( E-Mail案内登録価格 33,440円 )

  定価:本体32,000円+税3,200円
  E-Mail案内登録価格:本体30,400円+税3,040円
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
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E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
2名で49,500円 (2名ともE-Mail案内登録必須​/1名あたり定価半額24,750円) 
配布資料配布資料:製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
  ※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
  ※開催日の4~5日前に発送します。
   開催前日の営業日の夕方までに届かない場合はお知らせください。
  ※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、
   開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
オンライン配信【ZOOMによるLive配信】
 ・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
 ・お申し込み前に、接続確認用URL(https://zoom.us/test)にアクセスして接続できるか等ご確認下さい。
 ・お申込み受理のご連絡メールに接続テスト用のURL、ミーティングID​、パスワードが記されております。
 ・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
 ・開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
 ・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
備考※資料付(郵送)
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
得られる知識・人工知能と機械学習の概要
・深層学習の現状と課題
・説明できるAI(XAI)とその方法
・業務へのAI導入と成功のコツなど
キーワード:人工知能,機械学習,深層学習,XAI,AI導入
 

セミナー講師

横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授 工学博士 長尾 智晴 氏
【専門】知能情報学・知能ロボティクス

学部:理工学部 数物・電子情報系学科 情報工学EP
大学院:大学院環境情報学府 情報環境専攻
YNU人工知能研究拠点長・情報系学科/大学院就職担当教授
経産省NEDO「共進化AIプロジェクト」採択課題研究代表者
YNU感性脳情報科学研究拠点・文科省COI-S拠点YNU総括
横浜国大発ベンチャー(株)マシンインテリジェンスCTO

セミナー趣旨

 現在、大企業・中小企業を問わず業務へのAIの導入が検討されています。深層学習(ディープラーニング)の発展により、これまでAIを適用することができなかった業務へのAI導入が可能になりつつあります。
 一方、深層学習はオールマイティな手法ではなく、何でも解決できるわけではありませんし、利用上の問題点も多い手法です。その中で最も大きな問題が、処理の説明性・可読性が著しく低いことです。深層学習は処理がブラックボックスになるため、その説明性を高めないと業務で利用したり製品で用いたりすることが難しいと言われています、このため、最近では、説明できるAI(XAI:eXplainable AI)、さらに将来的には人と共に進化する共進化AIが求められています。
 本セミナーでは、深層学習などの機械学習を企業の業務に導入したいと考えている方々を対象として、人工知能、機械学習、深層学習、説明できるAI、業務へのAI導入方法、失敗しないコツなどについて、人工知能に初めて接する人でも聴けるように平易に解説します。技術者の方でなくても「聴いて分る」セミナーを目指しますので、職種や専門性、予備知識のある/なしに関係なく、どうぞお気軽にご参加下さい。

セミナー講演内容

1.人工知能と機械学習
 1.1 人工知能とは何か?
 1.2 機械学習概論
 1.3 説明できるAI(XAI)と共進化AI

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
 2.2 深層学習の基礎と最近の手法
 2.3 深層学習の特徴・問題点・対策

3.深層学習などの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法
 3.2 深層回路の構造単純化・最適化法
 3.3 処理過程が分り易い深層学習
 3.4 転移学習と浸透学習

4.決定木などの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
 4.2 処理過程が説明できる処理の自動構築
 4.3 決定木などの処理の言葉による説明

5.AIの業務への導入方法
 5.1 AI導入時の注意点
 5.2 AI導入の事例紹介
 5.3 AI導入を成功させるコツとは?

6.まとめと質疑応答