モデルの解釈性と軽量化：中身を説明し、軽くする

モデルの判断の理由を示す解釈性と、モデルを小さく速くする軽量化を学びます。基礎層では、なぜ中身を説明する必要があるのか、なぜ軽くする必要があるのか、という理由をつかみます。深掘り層では、説明可能 AI・CAM・Grad-CAM・LIME・SHAP・Permutation Importance という解釈の手法と、モデル圧縮・プルーニング・量子化・蒸留・宝くじ仮説・エッジ AI という軽量化の手法を説明できるようになります。