次回は第11章からスタートします。

開催趣旨

本勉強会では、AIや機械学習の知識や実装力を高めていくことを目的とし、AIや機械学習関連の書籍を一冊取り上げ、毎週1回一章ずつ読み進めていく予定です。オンライン勉強会では約1時間で、参加者同士の質問・意見交換やディスカッションを中心に進めていきます。

『ＸＡＩ〈説明可能なＡＩ〉 そのとき人工知能はどう考えたのか？ 』（ 大坪 直樹 （共著）,中江 俊博 （共著）,深沢 祐太 （共著）,豊岡 祥 （共著）,坂元 哲平 （共著）,佐藤 誠 （共著）,五十嵐 健太 （共著）,市原 大暉 （共著）,堀内 新吾 （共著）、リックテレコム、2021年7月）

※ 書籍はご自身で入手のうえ、ご参加ください。

参加対象者

• AIや機械学習の理解と実装力を高め、業務や研究に活用した社会人・学生・研究者の方
• Pythonの基礎的な文法やJupter Notebook、Google Colaboratoryの基本的な使い方を習得されている方
• オンラインで参加可能な方

参加方法

お申込みいただいた方に、事前にzoomの招待リンクを送付させていただく予定です。

勉強会の進め方

• その日に取り扱う章を前もって各自ご自身で読み進めておいてください。
• 勉強会では皆で書籍の内容を確認ながら、ポイントごとに立ち止まり、zoom・Slack等で疑問点をぶつけ合い、意見交換し、理解を深めていければと思います。

※ 一人が資料準備してきて一方的にレクチャーする形式ではなく、参加者同士インタラクティブにディスカッションしながら進めていきます。

書籍の内容紹介

（参照：https://honto.jp/netstore/pd-book_31025606.html ）

以下、上記URLの内容紹介から抜粋

ＡＩの出す推論結果に理由や根拠を示す技術、ＸＡＩ〈説明可能なＡＩ〉について、背景から代表的な技術までを体系的に解説。ＰｙｔｈｏｎのＸＡＩライブラリＬＩＭＥ、ＳＨＡＰなどの使いこなしを手引きする。【「TRC MARC」の商品解説】

◆AIの説明責任を果たす ◆
◆◆手法とツールを解説◆◆

AIが出した答について「なぜ？」「どうして、そうなるの？」と問われた開発者は、絶句するほかありません。そこを機械に任せるための機械学習なのですから、「黙って信じてください」と頼みますか？

この難問に対し、人間が納得できそうな理由や根拠を示す技術が「説明可能なAI」（eXplainable AI：XAI）です。本書では、実際にどのような「説明」が必要とされ、また、可能なのかを丁寧に解説。代表的なXAI技術の概要を紹介し、PythonのXAIライブラリLIMEやSHAP等の使いこなしを手引き。AIの業務適用で迫られる「公平性・説明責任・透明性」という3 つの要求に備えます。

第Ⅰ部■課題設定
第１章　AIになぜ「説明」が必要か？

第Ⅱ部■基礎知識
第２章　「説明可能なAI」の概要
第3章　XAIの活用方法
第4章　様々なXAI技術
第5章　XAIライブラリの評価・選定

第Ⅲ部■実践指南
第6章　LIMEによる表形式データの局所説明
第7章　LIMEとGrad-CAMによる画像データの局所説明
第8章　LIMEとIntegrated Gradientsによるテキスト分類の局所説明
第9章　SHAPによる局所的・大局的説明と応用
第10章　ELI5、PDPbox、Skaterによる大局説明
第11章　LIME、SHAPの苦手シーンと解決策

第Ⅳ部■将来展望
第12章　業務で求められる説明力
第13章　これからのXAI
付録　環境構築の手順
」

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参加者同士の質問・情報交換

Scribble Osaka Lab（SOL）のSlackワークスペースで、参加者同士の質問・情報共有用チャンネルを設けております。参加ご希望の方は、申込みフォームで招待メール送り先のEmailアドレスをお教えください。

その他

ソレイユデータ道場については、公式HPやFacebookページをご参照ください。

公式HP：https://soleildatadojo.com/
Facebookページ：https://www.facebook.com/soleildatadojo/