１．コース概要
（１）訓練の概要
（２）オリエンテーション

２．機械学習概論
（１）人工知能・機械学習の概要
（２）機械学習の代表的な手法の演習
　イ．教師あり・教師なし学習の演習
　ロ．神経回路網の演習
　ハ．深層学習の演習

３．説明可能AI
（１）説明可能AI(XAI:eXplainable AI)とは
（２）説明可能AI(XAI)の方法論の演習
　イ．機械学習の説明性向上に関する演習
　ロ．機械学習の精度向上に関する演習

４．深層学習に対するXAI
（１）特徴量の可視化とデータ解析
（２）特徴空間を用いた学習データの水増しの演習
（３）判断根拠の可視化の演習
（４）回路構造の最適化の演習
（５）知識の転用・流用・代替の演習

５．深層学習以外の機械学習に対するXAI
（１）特徴量の最適化と機序の説明
　イ．SVMなどの特徴量の最適化の演習
　ロ．決定木の機序の説明の演習
（２）進化計算法による処理の自動構築
　イ．進化計算法の概要
　ロ．進化計算法による処理の自動構築の演習

６．生成AIとXAIの将来展望
（１）生成AIの説明性についての検討
（２）AI・XAIの将来展望

７．まとめ
（１）質疑応答とフリーディスカッション
（２）訓練コース内容のまとめ
（３）講評・評価

≪担当予定講師≫
横浜国立大学 上席特別教授 長尾 智晴