深層学習の説明可能性：ブラックボックスモデルを解明するのトレーニングコース

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、複雑なAIモデルに関するXAI技術の理解を深めたい上級レベルの専門家向けです。

本トレーニング終了後、参加者は以下のことをできるようになります：

• AIモデルに最先端のXAI手法を実装する。
• 深層学習モデルとその決定を解釈する。
• 先進的なモデルに依存しないおよびモデル固有の説明手法を適用する。
• 複雑なシステムにおけるAIの透明性に関連する課題に対処する。

このコースでは、自動車業界におけるAI（特に機械学習と深層学習）について解説します。さまざまな状況下で車両内で使用できる技術を特定し、単純な自動化から画像認識、自律的な意思決定まで幅広く扱います。

このコースは、マネージャー、ソリューションアーキテクト、イノベーションオフィサー、CTO、ソフトウェアアーキテクト、または適用人工知能の概要とその今後の発展予測に興味があるすべての方を対象として作成されています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、確率、統計、プログラミング、および機械学習の基本的な概念を学び、AI開発に適用したい初心者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 確率と統計の基本的な概念を理解し、実際のシナリオに応用できる。
• 手続き型、関数型、およびオブジェクト指向プログラミングコードを書くことができ、理解できる。
• 分類、クラスタリング、ニューラルネットワークなどの機械学習技術を実装できる。
• 問題解決のために規則エンジンとエキスパートシステムを使用してAIソリューションを開発できる。

人工ニューラルネットワークは、人工知能（AI）システムの開発に使用される計算データモデルであり、"知的"なタスクを実行できるように設計されています。ニューラルネットワークは機械学習（ML）アプリケーションで一般的に使用され、機械学習自体がAIの一形態です。深層学習は機械学習のサブセットです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データ準備、モデル構築、および機械学習手法を効果的に適用することに関心のある中級レベルのデータサイエンティストや統計家向けです。

このトレーニングを終了した参加者は、以下のことが Able to できるようになります：

• さまざまな機械学習アルゴリズムを理解し実装する。
• 機械学習アプリケーションのためのデータとモデルを準備する。
• 事後分析を行い、結果を効果的に可視化する。
• 実世界の分野固有のシナリオに機械学習手法を適用する。

人工ニューラルネットワークは、人間のような「知的な」タスクを遂行できる人工知能（AI）システムの開発に使用される計算モデルです。ニューラルネットワークは機械学習（ML）アプリケーションで一般的に使用され、これらのアプリケーション自体がAIの一種の実装です。ディープラーニングはMLのサブセットです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、パターン認識と機械学習の分野への紹介を行います。統計学、コンピュータサイエンス、信号処理、画像処理、データマイニング、およびバイオインフォマティクスにおける実践的な応用についても触れます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが able to できるようになります：

• パターン認識に核心的な統計的手法を適用します。
• ニューラルネットワークやカーネル法などの主要なモデルを使用してデータ分析を行います。
• 複雑な問題解決のための高度な技術を実装します。
• 異なるモデルを組み合わせることで予測精度を向上させます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は画像認識のためにMatlabを使用して畳み込みニューラルネットワークを設計、構築、および可視化する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• 深層学習モデルを構築する
• データラベリングを自動化する
• CaffeおよびTensorFlow-Kerasのモデルと作業する
• 複数のGPU、クラウド、またはクラスターを使用してデータを訓練する

対象者

• 開発者
• エンジニア
• 領域の専門家

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、および実践的な練習が組み合わさっています

このトレーニングは、ニューラルネットワークの基本とその応用を学びたい方を対象としています。

このコースでは、Rプロジェクトソフトウェアを使用してニューラルネットワークを実際の問題に適用する方法について学びます。

このコースでは、ニューラルネットワークと機械学習アルゴリズム全般、深層学習（アルゴリズムとアプリケーション）についての概念的な知識を提供します。

このトレーニングの第1部（40%）は基礎に重点を置きますが、TensorFlow、Caffe、Theano、DeepDrive、Kerasなどの適切な技術を選択するのに役立ちます。

第2部（20%）では、深層学習モデルの作成を容易にするPythonライブラリであるTheanoについて紹介します。

第3部（40%）はGoogleのオープンソースソフトウェアライブラリであるTensorFlowのAPIに重点を置きます。例や実習はすべてTensorFlowを使用して行われます。

対象者

このコースは、Deep LearningプロジェクトでTensorFlowを使用することを目指すエンジニア向けです。

コース終了後、受講者は以下のことをできるようになります：

• 深層ニューラルネットワーク（DNN）、CNN、RNNについての深い理解
• TensorFlowの構造と展開メカニズムを理解する
• インストール、生産環境、アーキテクチャタスク、設定を実行できる
• コード品質の評価、デバッグ、監視が行える
• モデルの訓練、グラフの構築、ログ記録などの高度な生産タスクを実装できる

本コースは、オンラインまたはオンサイトでインストラクター主導のライブトレーニングとして行われ、初心者レベルの専門家を対象としています。Explainable AIの基本と責任あるAIシステムの開発におけるその役割について学ぶことを目指しています。

本トレーニングを終えた参加者は、以下のことが Able to できるようになります：

• Explainable AIの基本概念を理解する。
• AIモデルにおける透明性と解釈可能性の重要性を探索する。
• AIモデルを説明可能にするための基本的な手法を学ぶ。
• 単純な機械学習モデルにXAI技術を適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、公平性、透明性、および倫理的なAIシステムの構築にXAI技術を適用したい中級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことが Able になります：

• 倫理的なAIシステムにおけるXAIの役割を理解する。
• AIモデルにおけるバイアスの検出と軽減にXAI技術を実装する。
• AIモデルの決定プロセスの透明性を確保する。
• 倫理的および規制基準に適合したAI開発を行う。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルのプロフェッショナルを対象としており、実際のアプリケーションで透明性のあるAIシステムを実装したい方におすすめです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• AIモデルの透明性の重要性を理解する。
• 高度なXAI技術を使用して複雑なモデルを解釈する。
• SHAP、LIMEなどのツールを使用してモデルの透明性を向上させる。
• AIモデルにおける倫理的な懸念と公平性に対処する。