講座概要

XAI（説明可能なAI）とは

機械学習がブームになって、5年以上が経過し、実際に機械学習がビジネスに活用されることも増えてきました。

機械学習が社会実装されていく中で、AIが「なぜ、そのような答えを出したのか？」を説明できないことが社会問題になりつつあります。

差別的な画像認識を行ってしまったGoogle Photosなど、AIが私たちの生活を脅かす事例が取り沙汰されるたびに、どうすればAIに公平性や倫理性をもたせられるのかが議論の的になります。
また、AIエンジニアがプロジェクトのリーダーや組織の上層部・他部署を説得するために、AIの判断の根拠を説明しなければならないような場面も増えてきています。

つまり、AIが人の意思決定を代替し、より社会に浸透していくには、AIにも社会的・倫理的な視点が求められているということでしょう。

そこで、AIに馴染みのない人にも分かりやすくAIを説明する技術 = XAI（eXplainable AI） が近年注目を集めています。

講座のゴール

徐々にXAIが使われている実例も増えているようですが、みなさんが実際にビジネス現場で使えるようになるように理論や使用法を解説した入門書・講座は少ないのが現状です。
ビジネスの現場でXAIの活用が進み、AIが「説明責任」を果たすことができるようになれば、AIが私たちの意思決定を助けてくれる未来がより近づくでしょう。

今回は、XAIが注目されいる背景やどのようにAIを説明するのかの理論の解説を行います。
また、XAIの主要なライブラリを動かしてみながら、実務での適用のイメージがきちんと湧くようにしたいと思います。

主な対象者

• XAIは聞いたことがあるが、あまり理解していないというエンジニアの方
• AI開発・導入プロジェクトに関わった経験はないが、AIプロジェクトの課題を知りたい方
• 実際にAI開発・導入プロジェクトに関わっていて、非エンジニアの会社上層部や他部署への説明責任がある方

前提とする知識

• 機械学習の概要（入門書を何冊か読んだことある人）
• Pythonのコードは書いたことがあり、見れば処理の中身をなんとなく理解できる程度のコーディング力
• 高校程度の数学知識（簡単なベクトル計算にアレルギーを感じない程度）

アジェンダ

• なぜ今AIを説明する技術（XAI）が必要とされているか
• XAIの使いどころ
• XAIの理論の概要
• XAIの活用方法・XAIのライブラリの解説
• XAIのこれから

会場

Zoomウェビナーでの開催となります

※ 参加登録してくださった方に、このページ上部の「参加者への情報」の欄にZoom URLが表示されます。

タイムテーブル