説明可能AI (XAI) から人と共に進化・発展するAIへ

～次世代のAI: 人との対話を重視するAI～

オンライン開催

概要

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いたします。

開催日

2025年7月17日(木) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
- 画像処理
- 信号処理
- 医療福祉
- スポーツ分野
- セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
- ロボット
- コンピュータビジョン
- 異常行動検出、異常領域検出
- 統計
- 経済学など
機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者
機械学習で課題を抱えている方

プログラム

　深層学習は高精度な認識・分類などを実現できる有効な手段ですが、深層回路で行なわれている処理 (判断根拠や機序) を人が理解することができないため、説明が求められる場面で使い辛いという課題があります。このため、特にブラックボックス系の機械学習を説明する説明可能AI (XAI:eXplainable AI) が利用され始めています。XAI によって機械の判断や挙動を人が理解できるようになると、過去の事例以外の人の事前知識を機械側に与えたくなります。これによって、人と機械の間で知識を授受する「対話」が生じ、人と機械の知能が共に進化する共進化AI (CAI:Co-evolutonal AI) が生まれました。今後はさらにその傾向が強まり、人がAIを教育し、場合によっては躾けることで人との共生に適した信頼できるAIへと発展させる必要があります。
　本セミナーでは、現在利用されている深層学習を取り巻く課題と、人との対話を中心とした次世代のAIについて、数式は極力使わずに平易に解説します。企業の業務へのAIの導入・活用方法についても触れます。現世代および次世代のAIについてご関心がおありの方々は奮ってご参加下さい。

人工知能と機械学習
1. 人工知能と機械学習の概要
2. 神経回路網と深層学習
3. 現在のAIの課題
説明可能AI (XAI)
1. 機械学習における説明性
2. 深層学習の説明性向上手法
3. XAIの応用事例
人が関わる対話型最適化
1. 最適化問題と多目的最適化
2. 対話型最適化
3. 対話型進化計算
機械学習に対する対話的最適化
1. 人と機械の「対話」について
2. 入力変数の最適化
3. 処理プロセスの最適化
4. 人が関わる神経回路網の評価
5. 八百万AIの提案
業務へのAI導入について
1. AIの業務利用上の注意点
2. AI人材の効果的な育成方法
まとめと質疑応答

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講師

長尾智晴氏
横浜国立大学大学院環境情報学府・研究院情報メディア環境学専攻

教授

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主催

株式会社トリケップス

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 49,000円 (税別) / 53,900円 (税込)

1口

: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「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、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
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。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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開始日時		開催方法
2025/8/25	テラヘルツ波技術の基本とデバイス開発および産業応用	オンライン
2025/8/26	計算科学・社外実験データベースを活用したマテリアルズインフォマティクス基礎	オンライン
2025/8/27	0からのPythonと生成AIによるデータ分析入門	オンライン
2025/8/27	計算科学・社外実験データベースを活用したマテリアルズインフォマティクス基礎	オンライン
2025/8/28	マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例	オンライン
2025/8/28	最適化技術の本命 : 進化計算法 (EC:Evolutionary Computation) の基礎と応用	オンライン
2025/8/28	ChatGPTを使ったPythonプログラミングの実践講座	オンライン
2025/8/29	マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例	オンライン
2025/9/2	ディープラーニング手法による異常検知と製造加工業への応用展開	オンライン
2025/9/4	特許調査への生成AIの活用	オンライン
2025/9/8	ベイズ統計と機械学習の実践と応用	オンライン
2025/9/9	ベイズモデリングによる機械学習の理解と実践	オンライン
2025/9/9	スパースモデリング、ベイズ最適化の基礎と少ないデータを補うための応用ポイント	オンライン
2025/9/9	ベイズ統計と機械学習の実践と応用	オンライン
2025/9/10	CMOSセンサ技術の全体像	オンライン
2025/9/12	要素技術者による人工知能応用開発入門	オンライン
2025/9/12	深層学習、計算機シミュレーションの基礎とシステムのモデル化技術	オンライン
2025/9/16	要素技術者による人工知能応用開発入門	オンライン
2025/9/16	自動運転・運転支援のためのミリ波レーダの基礎と車載応用、走行環境認識技術	オンライン
2025/9/16	特許調査への生成AIの活用	オンライン

発行年月
2019/1/31	センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/5/31	“人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
2016/1/20	画像ワーピング技術とその応用
2015/8/17	防犯・監視カメラ〔2015年版〕技術開発実態分析調査報告書
2015/8/17	防犯・監視カメラ〔2015年版〕技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2014/3/7	画像処理・画像符号化・画像評価法
2013/10/29	高効率動画像符号化方式:H.265/HEVC (High Efficiency Video Coding)
2013/8/2	HLAC特徴を用いた学習型汎用認識
2013/6/21	機械学習によるパターン識別と画像認識への応用
2013/6/1	画像診断機器(磁気共鳴) 技術開発実態分析調査報告書
2013/6/1	画像診断機器(磁気共鳴) 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2013/3/29	3次元物体認識手法とその応用 (カラー版)
2012/10/25	電子写真装置の定着技術技術開発実態分析調査報告書
2012/10/25	電子写真装置の定着技術技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2012/6/20	画像復元・超解像技術の基礎と応用
2012/4/20	デジカメ主要8社の静止画信号処理技術技術開発実態分析調査報告書
2012/4/20	デジカメ主要8社の静止画信号処理技術技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版)
2011/2/4	入門画質改善・画像復元・超解像技術
2010/11/15	防犯・監視カメラ技術開発実態分析調査報告書
2010/11/10	高ダイナミックレンジ画像処理技術とMATLABシミュレーション

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