化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

☆「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!
 
※ 本セミナーはzoomを使用したWEBセミナーです。

R&D支援センターウェビナーのご案内

       開催日時: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ください。
       参 加 費:55,000円(税込)

定 員

 30名

備 考

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、 こちら からミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたについては こちら をご覧ください。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
 
お申し込み受付中

申込方法

 下記のカートへの投入、あるいはFAX用紙にてお申込ください。

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講 師

 ㈱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

受講対象・レベル

 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

必要な予備知識

・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 

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。 

プログラム

 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
  2.1 画像
  2.2 音・振動
  2.3 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?