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アイテム
情報工学コースのためのLinuxシェルによる説明可能なAI入門
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233127
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2331278467bd20-a036-435f-a74b-3d096dbbd5ab
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
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2026年3月2日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CE:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-03-02 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 情報工学コースのためのLinuxシェルによる説明可能なAI入門 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Introduction to Explainable AI with Linux Shell for Information Engineering Courses | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 一般セッション(4) | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 岩手大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Iwate University | ||||||||
| 著者名 |
佐藤, 信
× 佐藤, 信
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| 著者名(英) |
Makoto, Satoh
× Makoto, Satoh
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | コンピュータおよびインターネットが社会基盤であることから,初等・中等教育では情報リテラシおよび基本的プログラミングの学習がおこなわれるようになっている.また,深層学習の発展により,AI を使用する機会が増加している.それに対応して,大学などの情報専門コースでは,さらに専門性の高い内容についての学修がこれまで以上に求められるといえる.本稿では,情報工学コースでの説明可能な AI (eXplainable AI, XAI) の入門手法を提案する.提案手法では,Linux シェルから実験モジュールを起動することにより,XAI についての簡単な実験が可能である.XAI のための代表的な手法には,AI の出力の根拠の提示,および,出力の不確実性の提示をおこなうための手法がある.提案手法では,前者のための手法を用いて学習過程の可視化をおこなう. | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | As computers and the internet have become important social infrastructure, information literacy and fundamental programming are becoming learned in elementary and secondary education. Advances in deep learning have increased the opportunities of using AI. In response, it is growing demand than ever for the programming education in information related courses at universities to learn about more specialized contents. This paper describes a method for introducing explainable AI (XAI) at information engineering courses. The module developed for the proposed method enables the experiments on XAI with a Linux shell. The main methods for XAI are the methods for providing the explanation and uncertainty of the outputs of AI models. The proposed method visualizes the learning process of deep learning models with the former method. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10096193 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータと教育(CE) 巻 2024-CE-174, 号 21, p. 1-8, 発行日 2024-03-02 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 2188-8930 | |||||||
| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||