AIバイアスの数理的しくみ

  • 徳田 雄洋(東京工業大学名誉教授)
講師詳細

 21世紀になり人類にとって新しい数理的しくみが世の中のさまざまな分野で活躍しています。
機械学習に基づくAI(人工知能)システムは、日常生活の多くの場面で自動的な分類や予測や推薦を提供しています。
しかしながら、与えられた訓練データで自動学習を行う機械学習では、データ特性の偏在、類似・連続性の重視、提供・利用側の利益相反から、画像分類、処分決定、動画推薦で不適切判断の事例が多数報告されています。
 AIシステム判断のバイアスはどのようなしくみで発生するのでしょうか? 自動分類、自動予測、自動推薦の3回完結で説明します。

《カリキュラム》
第1回 自動分類のバイアス
分類問題 機械学習での自動分類 データ特性の偏在 画像分類 

第2回 自動予測のバイアス
予測問題 機械学習での自動予測 類似・連続性の重視 処分決定

第3回 自動推薦のバイアス
推薦問題 機械学習での自動推薦 提供・利用側の利益相反 動画推薦

お申し込み
日程
2020/1/8, 2/12, 3/11
曜日・時間
水曜 19:00~20:30
回数
3回
受講料(税込)
会員 9,900円 一般 11,880円
その他
・教室は変わる場合があります。10階と11階の変更もあります。当日の案内表示をご確認ください。

講師詳細

徳田 雄洋(トクダ タケヒロ)
1951年東京生まれ。東京工業大学大学院計算工学専攻教授を経て現在に至る。理学博士。専門は情報科学、情報ネットワーク、言語処理。カーネギーメロン大学(1983-84年)、ピサ大学(1999年)客員科学者。受賞にウェブ工学国際会議最優秀論文賞(ミュンヘン、2004年)など。著書に「はじめて出会うコンピュータ科学」(岩波書店、1990年)、「コンパイラの基礎」(サイエンス社、2006年)、「論理的に解く力をつけよう」(岩波書店、2013年)、「離散数学 ものを分ける理論」(講談社、2018年)など。