BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:現場で使える XAI（Explainable AI）講座 X-WR-CALNAME:現場で使える XAI（Explainable AI）講座 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:789701@techplay.jp SUMMARY:現場で使える XAI（Explainable AI）講座 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20200829T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200829T170000 DTSTAMP:20260423T225519Z CREATED:20200815T015618Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/78970 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n本講 座では、説明可能なAI (Explainable AI\; XAI) の概要を理解 し、ハンズオンを通して主要技術の実装までを行いま す。\nさらに、ビジネスへの応用を想定した実践的な ワークを経て、理論を実務へ応用するためのスキルを 身に付けます。\n講師以外にもTA(ティーチングアシス タント)がいるので、フォロー体制が整っております。 \n不明な点は、その場でご質問、解決することが可能 です。\n今回は2回目の開講となり、大好評だった初回 の様子はこちらにてご覧いただけます\nhttps://www.skillupa i.com/blog/xai-review/\n日程\n【東京・第2期】\n2020年8月29日( 土)　10:00～17:00\n（13:00~14:00の1時間休憩あり）\n講座に 含まれるもの\n\n対面講座\n講座資料（スライド，Noteboo kファイル)\nグループワークのフィードバック\n\n対象 者\n\nPandas、 NumPy、scikit-learn、Matplotlib等のPythonライブ ラリの基本的な使い方 (Python入門講座 修了相当)\n線形 代数、微分、確率・統計の基本的な理論の理解 (基礎 数学講座 修了相当)\n機械学習の基礎知識(機械学習講 座 修了相当)\n\nカリキュラム\n各講座のカリキュラム はホームページにてご確認ください\n受講して具体的 にできるようになること\n1章　Explainable AI (XAI) 概論\n\n XAIのコンセプトやその必要性を理解する\nXAI手法の大 分類である「局所的な説明」と「大域的な説明」の違 いを理解する\n国内・海外で発表されているレポート を通して，XAIに関する社会の要請を理解する\n\n2章　Wh at-If Tools\n\nハンズオンを通して，Googleが開発したPython 用データ可視化ライブラリ What-If Tools の使い方を理解 する\nハンズオンを通して，局所的な説明手法 SHAP（Sha pley Additive Explanations）の使い方を理解する\nWhat-If Tools で表示される「ROC曲線」「PR曲線」などを理解する\nハ ンズオン1：ロジスティック回帰 ＋ What-If Tools\nハンズ オン2：全結合ニューラルネットワーク ＋ SHAPによる局 所的な説明 ＋ What-If Tools\n\n3章　Azure Machine Learning と XA I\n\nハンズオンを通して，Microsoft が提供しているクラ ウドベースのデータ分析環境 Azure Machine Learning の使い 方を理解する\nハンズオン3：Automated Machine Learning (AutoML ) によるモデル自動構築 ＋ SHAPによる局所的な説明\n\n4 章　SHAP（Shapley Additive Explanations）\n\n局所的な説明手法 SHAP（Shapley Additive Explanations）に至るまでの歴史を理解 する\nSHAP の理解に必要な「説明モデル」「モデルの局 所線形近似」「可読表現」を理解する\nSHAP における特 徴重要度の計算方法について，その概要を理解する\n\n 5章　最新XAI論文解説\n\n9つの最新論文の概要を学び，X AIの最新動向を理解する\nXAIの最新動向の追い方を理解 する\nハンズオン4：Score-CAM + ImageNet学習済みVGG16\n\n6章 　XAIの使い方\n\n商品デザイン評価における注視点の可 視化事例を通して，XAIを用いた価値創造について理解 する\nXAIを活用する際の注意点を理解する\nグループワ ーク：AI導入〜XAI活用までの総合ワーク\n※カリキュラ ムは変更となる場合がございます。\n\n講師\n・斉藤 翔 汰\n事前準備・環境構築\nお申込み後、ご登録のメール アドレスにご案内をさせていただきますので、\n事前 準備・環境構築を必ず行ってからお越しいただけます ようお願いいたします。\n当日のお持物\nPDFの確認がで きるデバイス\n事前準備済みのノートPC\n【動作環境】\ nMacOSX 10.9 以上\nWindows 8 以上（64bit必須）\nメモリ8GB以 上必須\n※8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが 、大きなデータを扱う演習の際に不具合が発生する可 能性があります。\nメモリ不足が原因の不具合につい てはサポートすることができませんので、あらかじめ ご了承ください。\n※容量の大きなデータを課題で扱 いますので、より高スペックが望ましいです。\n通信 環境に関して\nWi-Fi環境はございますが、繋がりにくい 場合はご自身のテザリングをご利用ください（ベスト エフォートとなります）\n会場へのアクセス\nスキルア ップAI 水道橋オフィス（JR水道橋駅西口より徒歩2分）\ n東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋 Ⅱ 5階\n\n直 接会場にお越しください\n遅刻される場合も直接会場 にお越しください\n講義時間中に出席を取ります\n\n受 付・入場時間\n開場は開始時刻の10分前です\n10分以上 前にお越しになられますと、会場の準備のために外で お待ちいただく場合がございます。ご注意ください\n 領収書\n【Paypalでお支払いの場合】\nPayPal発行の受領書 が領収書となります\n受領書ページは、PayPalの支払い 完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリックする と表示されます\n（当社よりの重複しての領収書発行 は行えません)\n【Stripeでお支払いの場合】\nStripe発行 の受領書が領収書となります。当社より重複しての領 収書発行は行えません\n備考\n\n新型コロナウィルス感 染拡大に伴う影響に伴い、対面講座をライブ配信講義 へ変更させていただく可能性がございます。(ライブ配 信への切替については１週間前までに判断いたします) \n最小遂行人数「10名」：最小遂行人数に達せず、開催 を中止する場合は、1週間前までにご連絡します。ただ し、複数のチャンネルで募集を行っているため、本サ イトでの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも 開催になる場合がございます\n環境設定などでつまっ た場合、可能な限りフォローさせていただきますが、 講義の流れを優先させていただきます\n勉強会内容を 撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください\n個人 ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いい たします\n講義コンテンツは全てスキルアップAIに帰属 していますので、複製はご遠慮ください\n\n運営団体\n スキルアップAI\nhttps://www.skillupai.com/\n講座に関するお 問い合わせは、info@skillupai.comまでお願いいたします\n LOCATION:スキルアップAI 水道橋オフィス／VORT水道橋 Ⅱ 5 階 東京都千代田区神田三崎町3-3-20 URL:https://techplay.jp/event/789701?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR