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【締切】深層学習の「見える化」と次世代の「説明できるAI」
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | 株式会社トリケップス |
キーワード | 機械学習・ディープラーニング AI(人工知能) |
開催エリア | 東京都 |
開催場所 | 【千代田区】ちよだプラットフォームスクウェア |
交通 | 【地下鉄】竹橋駅・大手町駅・神保町駅・小川町駅 |
「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の
説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、
次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を
成功させるコツについて平易に解説します
セミナー講師
長尾 智晴 氏
横浜国立大学大学院環境情報研究院 教授(工学博士)
YNU人工知能研究拠点長
(株)マシンインテリジェンスCTO
●経歴:
東京工業大学大学院総合理工学研究科出身
東京工業大学工学部助教授を経て
2001年より現職
●所属学会:
情報処理学会、人工知能学会、進化計算学会、IEEEなど
セミナー受講料
お1人様受講の場合 46,000円[税別]/1名
1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)
受講申込ページで2~3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。
セミナー趣旨
昨今、深層学習(Deep Learning)を業務で利用しようとしたものの、生成された処理を説明することができず、実際は導入できていない企業も多い。本セミナーでは、最近特に必要性が注目されている「説明できるAI」について、深層学習などのブラックボックス機械学習の説明性向上、決定木などのホワイトボックス機械学習の精度向上の方法、次世代AIである進化的機械学習、企業へのAI導入を成功させるコツについて平易に解説する。
セミナープログラム
1.人工知能と機械学習
1.1 人工知能の考え方の推移
1.2 機械学習の種類と方法
2.深層学習(ディープラーニング)の基礎と問題点
2.1 神経回路網の原理と学習法
2.2 深層学習の基礎と実装方法
2.3 深層学習の最近の手法
2.4 深層学習の問題点と課題
3.「説明できるAI」~ブラックボックスの説明性向上~
3.1 説明できるAIとは?
3.2 学習済の深層回路と入出力の関係性の可視化
3.3 深層回路の圧縮と簡約化
3.4 処理過程が理解し易い構造の深層学習
4.「説明できるAI」 ~ホワイトボックスの精度向上~
4.1 進化的機械学習の原理
4.2 特徴量の最適化による簡潔な認識処理
4.3 処理過程が説明できる処理の自動生成
4.4 決定木・決定回路の処理の言葉による説明
4.5 小規模かつ高性能な回路の自動設計
5.業務へのAI導入方法
5.1 AI導入における基本8原則
5.2 AIコンサルの事例紹介
6. まとめと質疑応答