BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【第40回AIセミナー】「説明できるAI　〜AIはブ ラックボックスなのか？〜」 X-WR-CALNAME:【第40回AIセミナー】「説明できるAI　〜AIはブ ラックボックスなのか？〜」 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:765028@techplay.jp SUMMARY:【第40回AIセミナー】「説明できるAI　〜AIはブラ ックボックスなのか？〜」 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20200129T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200129T174000 DTSTAMP:20260428T025804Z CREATED:20191226T060010Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76502 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【第40回AIセ ミナー】「説明できるAI　〜AIはブラックボックスなの か？〜」\n\n産業技術総合研究所 人工知能研究センタ ーでは、人工知能研究に関する情報交換を目的として 、原則として月に一度、外部の方やセンター内研究者 を講師とする人工知能セミナーを開催しています。\n\n 2020年1月は「説明できるAI　〜AIはブラックボックスな のか？〜」がテーマです。\n\n基本的にどなたでも無料 でご参加いただけますが、事前申込が必要です。人工 知能に興味のある方は奮ってご参加ください。多くの 方々にご参加いただき活発な議論が行われることを期 待しています。\n\n要旨\n\n2020年1月は「説明できるAI」 をテーマとして、研究動向や最先端の研究事例、さら には有望な応用先の一つである医療分野における取り 組みについてご紹介します。\n深層ニューラルネット ワークに代表される機械学習技術に基づくAIの発展は 著しく、生活や産業の様々な場面で活用され始めてい ますが、医療や自動運転、金融などのように、人間の 生命・身体・財産の安全に関わる分野への浸透はまだ 十分には進んでいません。そのような分野では、利用 者が納得し、受け入れてもらいやすくするために、AI が自らの判断根拠をわかりやすく説明する技術が重要 となります。\n今回のセミナーでは、AIの説明性に関す る基本的な考え方や、国内外の研究動向、先端的な研 究事例紹介、さらには重要な応用分野の一つである医 療から見たAIの現状や期待について、3名の講師にご講 演いただきます。 \n\n基本情報\n\n\n名称：【第40回AIセ ミナー】「説明できるAI　〜AIはブラックボックスなの か？〜」\n日時：2020年1月29日（水）15:00-17:40\n受付時間 ：14:20-17:40\n※ 受付時間外のご来場には、対応できな い場合があります。\n場所：〒135-0064 東京都江東区青 海二丁目5番10号 テレコムセンタービル東棟14階\nAsia sta rtup office MONO\nURL：https://mono.jpn.com/telecom-center-access/\n定 員：200名\n参加費用：無料\n主催：産業技術総合研究所 人工知能研究センター\n連絡先：人工知能セミナー窓 口\n本セミナーは、国立研究開発法人新エネルギー産 業技術総合開発機構（NEDO）による委託事業「次世代人 工知能・ロボット中核技術開発（次世代人工知能分野 ）」による活動となります。\n\n\n注意事項\n\n\n他の方 に参加の機会をお譲りするためにも、参加ができない と分かった場合は早めのキャンセルをお願いします。\ n産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外 の目的には使用しません。\n懇親会の予定はありませ ん。\n\n\n\n\nプログラム\n\n\n\n \n\n 15:00 - 16:00\n\n 「機 械学習モデルの判断根拠の説明」\n原 聡\n（大阪大学 産業科学研究所　助教）\n 概要： \n本講演では、機械 学習モデルの判断根拠を提示するための説明法につい て紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モ デルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのよう な基準で判断が下されているかを人間が窺い知ること は困難である。このようなモデルのブラックボックス 性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研 究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代 表的な説明法について紹介する。\n\n\n 略歴： \n2013年3 月大阪大学大学院工学研究科博士後期課程終了。IBM東 京基礎研究所、国立情報学研究所を経て、2017年9月よ り現職。専門は機械学習で、特に特徴選択や異常検知 。最近は機械学習モデルの説明法の研究に注力。\n\n\n 講演中の撮影： 可能 (共有は同僚等の範囲まで)\n\n\n\n\ n \n\n 16:00 - 17:00\n\n 「AIの視線を可視化してAIを知る　- 深層学習の判断根拠の可視化-」\n藤吉 弘亘（中部大学 工学部　ロボット理工学科　教授）\n 概要：\n深層学 習（Deep Learning）による人工知能システムは、画像認識 や音声認識の分野で人と同等の認識性能を達成してい ます。しかし、その出力は何を根拠に決定されたのか 分からないという問題があります。\n本講演では、推 論結果を求める際に、深層学習が注目した領域である アテンションを出力するネットワーク — Attention Branch Network (ABN)について紹介します。ABNはアテンションを獲 得しつつ、 認識性能の向上にも寄与することができる 深層学習のネットワークです。応用事例として、自動 運転や医療診断におけるABNによる視覚的説明について 紹介します。アテンションを可視化することはAIの視 線を確認することであり、人工知能システムの出力の 判断根拠を解釈するアプローチとして期待されていま す。\n\n 略歴： \n1992年　中部大学工学部電子工学科卒 業\n1994年　中部大学大学院博士前期課程修了\n1997年　 中部大学大学院博士後期課程単位取得満期退学\n1997年 　博士（工学）\n1997年　カーネギーメロン大学ロボッ ト工学研究所Postdoctoral Fellow\n2000年　中部大学工学部情 報工学科講師\n2004年　中部大学准教授\n2005年 – 2006年 　カーネギーメロン大学ロボット工学研究所客員研究 員\n2010年 – 現在　中部大学教授\n2014年 – 現在　名古 屋大学客員教授\n\n\n講演中の撮影： 可能\n\n\n\n\n\n\n 17: 00 - 17:40\n\n 「病理診断における人工知能の導入」\n福 岡 順也\n（長崎大学大学院 医歯薬学総合研究科　教授 ）\n 概要： \n病理診断において人工知能が臨床応用さ れることに疑いは無いが、応用にはどのようなものが 想定されるであろうか？診断をサポートする人工知能 では、PMDAの承認を受けた医療機器としてのツールの他 にインハウスでチューニングするLDT仕様のプラットフ ォームも想定されるであろう。人工知能を導入したば あい、病理医のワークフローはどのように変化するの であろうか？また、病理医の業務は改善されるのか？ それとも業務自体が人工知能に奪われる状況がやって 来るのか？\nまた、病理診断に人工知能を応用する場 合、病理医と人工知能が異なる判断をすることが想定 される。この状況をどのように解決するのか？病理診 断は主観的判断に基づくことが多く、診断者で異なる 判断をすることが知られている。どうやってGround Truth を得るのか？説明できるAIには、答えを説明できると いうプロセスが要求されるであろう。これら多くの疑 問について、推定される解決方法とともに紹介をした い。\n\n\n 略歴： \n1995年　滋賀医科大学医学部医学科 卒業\n2000年　Mayo Clinic (Arizona) visiting clinician\n2001年　NI H fellow\n2002年　AFIP visiting pathologist (兼任)\n2005年　富山 大学　准教授\n2009年　富山大学病院　外科病理学講座 　教授\n2012年　長崎大学大学院　医歯薬学総合研究科 　教授\n\n\n講演中の撮影： 可能 (共有は同僚等の範囲 まで)\n\n\n\n\n \n\n LOCATION:Asia startup office MONO 〒135-0064 東京都江東区青海二 丁目5番10号 テレコムセンタービル東棟14階 URL:https://techplay.jp/event/765028?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR