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九州大学　マス・フォア・インダストリ研究所

学部：理学部数学科

大学院：マス・フォア・イノベーション連係学府数理学府数理学専攻

機械学習・説明可能AI（山口晃広）

時系列データを分類するAIを解釈できるようにする研究室。

説明可能AI（XAI）機械学習時系列データマイニング

植物園の気象観測装置 — ※イメージ画像です。研究室で撮影したものではありません。

About研究室について

説明可能AIと時系列データの研究。

山口晃広教授は、説明可能AI（XAI）、解釈性、機械学習、時系列データマイニングを研究テーマとして挙げています。
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所のリエゾン戦略部門の教授です。
研究者情報に載る論文では、時系列データを分類するAIについて、学習済みの分類器を人が解釈できるようにする手法が扱われています。

用語の説明

説明可能AI（XAI）: 学習済みの分類器を人が解釈できるようにする技術。高い信頼性・安全性が求められる産業分野で必要とされる
時系列データ: 時間の順に並んだデータ。IoTの普及で、AIでクラスを分類する技術の重要性が高まっている

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Research研究テーマ

山口教授は、説明可能AI（XAI）、解釈性、機械学習、時系列データマイニングを研究テーマとして挙げています。研究者情報に載る論文では、時系列データを分類するAIについて、学習済みの分類器を人が解釈できるようにする手法が扱われています。

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Members教員

教授山口晃広

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研究実績

学内の研究にじっくり学会・論文でどんどん発表

テーマの自由度

先生がテーマを用意自分でテーマを決める

指導の手厚さ

自由にやらせるじっくり指導

研究資金

工夫してやりくり設備・資金が潤沢

メンバーの仲

それぞれ黙々とわいわい仲良し

研究全体の忙しさ

研究にどっぷり時間にゆとり

コアタイム-

研究室のミーティング-

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トップの画像：「Meteorological station 2」 Jetam2／CC BY-SA 4.0（トリミング）
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関連する研究室（数値解析・数値流体力学（田上大助））：「AbsoluteErrorNumericalDifferentiationExample」 Berland／パブリックドメイン（トリミング）

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