セミナー

2019国際ロボット展併催セミナー
ディープラーニングを使った画像処理入門―応用編②
ハンズオンで学ぶ!GANの理論と派生モデル、判別根拠の可視化技術(XAI)

開催主旨

 ここ数年、AI(Artificial Intelligence、人工知能)の応用が急速に進展しています。劇的な識別率の向上をもたらし、AI分野を発展させたのが、脳の働きからヒントを得た学習手法である「Deep Learning(ディープラーニング)」のアルゴリズムです。そして、このアルゴリズムの平易な実装のために、米Google社がオープンソースライブラリとして公開しているのが「TensorFlow(テンソルフロー)」です。公開以来、ユーザー数が爆発的に拡大しており、研究用途からビジネスユースまで様々な分野で利用されています。
 本講座は、ディープラーニングを使った画像処理の「応用編」として、ここ数年、注目されているGAN(Generative Adversarial Network)と判別根拠の可視化技術(XAI)を2部構成で解説します。
 第1部では「GAN」を扱います。米Facebook社の人工知能研究所の所長であるヤン・ルカンは、GAN を「機械学習において、この 10 年間でもっともおもしろいアイデア」と評価しています。AIはクリエイティブな仕事までできてしまうかもしれない――。そう感じさせる技術がGANであり、第2部では、GANの理論から様々なGANの派生モデルまでを解説します。また、ハンズオンとしてDCGANの実装に取り組み、実際にソースコードをレビューすることで理解を深めます。
 第2部では「判別根拠の可視化技術」を扱います。DeepLearningはブラックボックスといわれますが、実際にはGrad-CAMやLIMEに代表される判別根拠の可視化技術が提案されています。これらの技術を使えば、AIがどのようにOKと判別したか、NGと判別したかなどを可視化することができ、いままで人間が気づかなかったことまでAIに教えてもらえることも可能です。ここでは、これまで提案されてきている様々な可視化技術の概略を説明し、ハンズオン形式で実装にチャレンジします。

※Windows10PCを持参のうえご参加ください。
※開発環境の実装方法やサンプルプログラムは、開催1週間前頃に登録メールにお知らせします。

概要

日時

2019年12月 20日(金)

14:00~17:30(受付開始13:30)

会場 東京ビッグサイト 会議棟601会議室
受講料

22,000円(税込)

※振込手数料は貴社でご負担願います。

主催 日刊工業新聞社
お問い合わせ先 日刊工業新聞社
大阪支社 事業出版部 セミナー係
TEL : 06-6946-3382
FAX : 06-6946-3389
E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp

講師

早石 直広 氏

会場アクセス

東京ビッグサイト
会議棟601会議室

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プログラム

1.GANの理論と派生モデル
1-1 クリエイティブなAIの登場
1-2 AIが絵を描ける仕組み
1-3 識別から生成モデルへ(VAEで数字や顔を描くと・・・)
1-4 GANとは何か(GANの画像生成能力、ノイズ部分の足し算・引き算で合成も可能)
1-5 貨幣の偽造者(counterfeiter)とそれを見抜く警察(police)
1-6 様々なGAN派生モデル―Disco-GAN/CycleGAN/StarGAN/AttnGAN等
1-7 ハンズオン:DCGANの実装
2.判別根拠の可視化技術
2-1 AI脅威論―DeepLearningはブラックボックス?
2-2 判別根拠の可視化とは
2-3  DeepLearningで予測し、その根拠を可視化する効果 
2-4 判別根拠を理解するためには(識別器内部での計算過程から理解する/入出力関係から把握する)
2-5 Grad-CAM、Integrated Gradientsなど
2-6 ハンズオン:可視化技術の実装

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