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コース概要
Explainable AIの入門
- 什么是Explainable AI (XAI)是什么?
- AIモデルにおける透明性の重要性
- AI解釈性の主要課題
基本的なXAI技術
- モデル非依存的手法: LIME, SHAP
- モデル依存の説明可能性手法
- 黒箱モデルによる決定の説明
XAIツールの手作り実装
- オープンソースXAIライブラリの紹介
- 単純な機械学習モデルへのXAI実装
- 説明とモデル動作の可視化
解釈可能性における課題
- 正確性と解釈可能性のトレードオフ
- 現行XAI手法の制限点
- 説明可能なモデルにおける偏りと公平性の処理
XAIにおける倫理的考慮事項
- AI透明性の倫理的影響の理解
- 説明可能性とモデル性能のバランス
- XAIにおけるプライバシーとデータ保護の懸念事項
XAIの実際の応用例
- 医療、金融、法執行機関におけるXAI
- 解釈可能性に関する規制要件
- 透明性を通じたAIシステムへの信頼構築
高度なXAI概念
- 反事実説明の探求
- ニューラルネットワークと深層学習モデルの説明
- 複雑なAIシステムの解釈
解釈可能なAIの将来動向
- XAI研究における新技術
- 今後のAI透明性に関する課題と機会
- XAIが責任あるAI開発に与える影響
まとめと次なるステップ
要求
- 機械学習の基本概念の理解
- Pythonプログラミングの基礎知識
対象者
- AI初心者
- データサイエンスの愛好家
14 時間