「AIを独学で勉強したい。でも、ちまたの情報は断片的で、全体像が分からない」「会社でAIをテーマにした業務が増えてきた。技術者として、AIの基礎技術から活用まで要所を理解したい」
そんな方におススメの新しい企画「AI活用勉強会」第3回目のテーマは、 ‘説明可能なAI（XAI,Explainable AI）の最前線を知る’です。話題を提供いただくのは、（株）東芝の研究開発センターにて画像処理研究に従事されたのち、現在社内外でAIの応用推進活動に取りまれている湯浅真由美さんです。
従来のAIは、高い精度で分類・予測を得意とする一方、なぜそのような結果になったのか、理由を説明することを苦手としています。これが、AIを利用する人間の不安をよび、実社会へのAI導入の大きなハードルとなっています。そこで、人間がより理由を理解しやすくするためには、AIにどのような説明の仕組みを持たせればよいか、この研究に注目が集まっています。代表的な説明方法の事例から、今後の社会実装に向けた課題まで、技術と実社会をつなぐ湯浅氏の視点で最新の研究動向に迫ります。
なお、本勉強会の第1回（2019/7/31）‘ハードウエア技術から見たAI’では、AIの基礎技術として、ハードウエア技術、第2回（2020/1/16）‘’AIスタートアップビジネスの最前線を知る’では、AIの社会実装を進めるためのスタートアップ企業の取り組みに着目してきました。
今後も幅広いテーマで勉強会を開催したく、少しでもご興味のある方、自分ならこんな話題を提供できるといった方、などなど様々なバックグランドの方々にご参加いただけることを願っております。少人数のアットホームな雰囲気で一緒に勉強していきましょう。
【日時】 2020年7月19日（日）10:00～12:00
【形式】 Zoomを使ったオンライン形式を予定 ※当日は、参加者の録画・録音・画面キャプチャはご遠慮ください。
【費用】 JWEF会員：無料 ※JWEF会員外の方は、参加費 1000 円をお願い致します。
【定員】 20名程度（JWEF会員を優先しますが、空きがあれば、会員外の方も歓迎します）
【申込】 下記のURLフォームからお願い致します。
https://peatix.com/event/1529518/view
【締切】 2020年7月18日（土）9:00
【問合先】 JWEFメンター部会 jwefmentor@gmail.com 担当：庭野、永合、加藤
【参考文献】事前に参照いただくことで当日より充実した意見交換ができればと思います。
Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based localization, IVCC2017
https://arxiv.org/abs/1610.02391
LIME: “Why Should I Trust You?”: Explaining the Predictions of Any Classifier, KDD2016
https://arxiv.org/abs/1602.04938
Generating Visual Explanations, ECCV2016
https://arxiv.org/abs/1603.08507
Interpretable Predictions of Tree-based Ensembles via Actionable Feature Tweaking, KDD2017
https://arxiv.org/abs/1706.06691
＜湯浅 真由美氏 プロフィール＞
東芝デジタルソリューションズ(株) ソフトウェア＆AIテクノロジーセンター
大阪大学大学院理学研究科物理学専攻博士前期課程修了、(株)東芝入社。
同研究開発センターにて画像認識関連の研究に従事。2014年より現組織にて画像認識、AI関連の研究開発に従事。
2020年4月より(株)東芝 研究開発センター知能化システム技術センターにてAIのビジネス適用の推進に従事。
