タイトル：モデル非依存な説明可能AI
講演者：吉川 友也 氏（千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター(STAIR Lab) 上席研究員）
概要：説明可能AI (XAI)は、ブラックボックスなAIモデルの出力の根拠を人に分かるように説明する技術である。微分不可能なモデルやSoftware-as-a-Service (SaaS)で提供されるモデルを説明対象とする場合、モデルの入出力から根拠を推定するモデル非依存な説明手法を使用することが一般的である。本講演では、XAIでも特に、モデル非依存で利用可能な代表的な説明手法を紹介する。その上で、我々が研究した、入力の入れ子構造を活用することで効率的な説明生成を可能にするモデル非依存な説明手法を解説する。
- 日時
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2025年11月21日（金）18:00～20:00
- 場所
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オンライン開催
- 主催
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共催（HRAM 日本応用数理学会 D-DRIVE全国ネットワーク）
- 参加費
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無料（事前登録要）
https://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/structure/activity/ai_data.php?id=103
- web
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https://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/structure/activity/ai_data.php?id=103
- 問合せ先
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大阪大学 数理・データ科学教育研究センター
鈴木 貴
suzuki@sigmath.es.osaka-u.ac.jp