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コース概要
説明可能なAI(XAI)とモデルの透明性の基礎知識
- 何が説明可能なAIなのか?
- AIシステムにおける透明性が重要となる理由
- AIモデルにおいて解釈可能性と性能の関係性はどうなるか
XAI技術の概要
- モデルに依存しない手法:SHAPやLIMEについて学ぶ
- 特定のモデル向けの説明可能性技法も把握する
- ニューラルネットワークおよびディープラーニングモデルの解釈方法について理解する
透明性のあるAIモデルの構築手法
- 実務レベルで解釈可能なモデルを導入する手順について学ぶ
- 透明性のあるモデルとブラックボックス型モデルの比較方法も把握する
- 複雑さと説明可能性を両立させるためのポイントについて考えてみましょう
高度なXAIツールおよびライブラリの活用方法
- SHAPを用いたモデル解釈手法を実践的に習得する
- LIMEを用いた局所的な説明手法についてもマスターできる
- モデルの判断内容や挙動の視覚化手法にも触れます
公平性、偏見の排除および倫理的なAI開発への取り組み
- AIモデル内に潜む偏りを見つけ出し、改善策を講じる手法について理解する
- AIの公平性に関連する社会的意義と影響も考察します
- AI導入における責任遂行および倫理的配慮の実現策を学ぶ
説明可能なAIの実世界での応用事例
- 医療・金融・行政分野における具体的ケーススタディを見ていきます
- 規制要件への適合を目的としたAIモデルの解釈手法も理解する
- 透明性の高いAIシステムでいかにしてユーザーの信頼を獲得できるか考察します
説明可能なAI分野における今後の動向予測
- XAI技術開発における最新研究トレンドを紹介します
- 大規模システムへのXAI導入に伴う課題について考察する
- 透明性のあるAI技術が今後どのように進化していくか可能性を探ります
まとめおよび次に取り組むべきステップの説明
要求
- 機械学習およびAIモデル開発に関する実務経験
- Pythonプログラミングの基本知識
対象者
- データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
- AI専門家
21 時間