- Doświadczenie w uczeniu maszynowym i tworzeniu modeli AI
- Znajomość programowania Python
Publiczność
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Specjaliści ds. sztucznej inteligencji
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) ma kluczowe znaczenie dla tworzenia przejrzystych i interpretowalnych systemów sztucznej inteligencji. Ten kurs zagłębia się w zaawansowane techniki XAI, badając, w jaki sposób uczynić modele sztucznej inteligencji bardziej odpowiedzialnymi i etycznymi poprzez sprostanie wyzwaniom związanym z interpretacją.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wdrożyć przejrzyste systemy sztucznej inteligencji w rzeczywistych aplikacjach.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć znaczenie przejrzystości w modelach AI.
- Wdrożyć zaawansowane techniki XAI do interpretacji złożonych modeli.
- Zwiększyć przejrzystość modelu za pomocą SHAP, LIME i innych narzędzi.
- Zajmować się kwestiami etycznymi i uczciwością w modelach AI.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Wprowadzenie do wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI) i przejrzystości modeli
- Czym jest wytłumaczalna sztuczna inteligencja?
- Dlaczego przejrzystość ma znaczenie w systemach sztucznej inteligencji
- Interpretowalność a wydajność w modelach sztucznej inteligencji
Przegląd technik XAI
- Metody niezależne od modelu: SHAP, LIME
- Techniki wyjaśniania specyficzne dla modelu
- Wyjaśnianie sieci neuronowych i modeli głębokiego uczenia się
Tworzenie przejrzystych modeli AI
- Wdrażanie interpretowalnych modeli w praktyce
- Porównanie modeli transparentnych z modelami typu black-box
- Równoważenie złożoności z wyjaśnialnością
Zaawansowane narzędzia i biblioteki XAI
- Wykorzystanie SHAP do interpretacji modeli
- Wykorzystanie LIME do lokalnej objaśnialności
- Wizualizacja decyzji i zachowań modelu
Uczciwość, stronniczość i etyczna sztuczna inteligencja
- Identyfikacja i łagodzenie stronniczości w modelach sztucznej inteligencji
- Sprawiedliwość w sztucznej inteligencji i jej wpływ na społeczeństwo
- Zapewnienie odpowiedzialności i etyki we wdrażaniu sztucznej inteligencji
Zastosowania XAI w świecie rzeczywistym
- Studia przypadków w opiece zdrowotnej, finansach i administracji publicznej
- Interpretacja modeli AI pod kątem zgodności z przepisami
- Budowanie zaufania dzięki przejrzystym systemom sztucznej inteligencji
Przyszłe kierunki w wyjaśnialnej sztucznej inteligencji
- Pojawiające się badania w dziedzinie XAI
- Wyzwania w skalowaniu XAI dla systemów na dużą skalę
- Możliwości dla przyszłości przejrzystej sztucznej inteligencji
Podsumowanie i kolejne kroki
United Arab Emirates - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Qatar - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Egypt - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Saudi Arabia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
South Africa - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Brasil - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Canada - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
中国 - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
香港 - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
澳門 - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
台灣 - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
USA - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Österreich - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Schweiz - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Deutschland - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Czech Republic - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Denmark - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Estonia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Finland - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Greece - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Magyarország - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Ireland - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Luxembourg - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Latvia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
España - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Italia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Lithuania - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Nederland - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Norway - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Portugal - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
România - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Sverige - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Türkiye - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Malta - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Belgique - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
France - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
日本 - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Australia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Malaysia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
New Zealand - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Philippines - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Singapore - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Thailand - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Vietnam - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
India - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Argentina - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Chile - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Costa Rica - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Ecuador - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Guatemala - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Colombia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
México - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Panama - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Peru - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Uruguay - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Venezuela - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Polska - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
United Kingdom - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
South Korea - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Pakistan - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Sri Lanka - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Bulgaria - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Bolivia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Indonesia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Kazakhstan - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Moldova - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Morocco - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Tunisia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Kuwait - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Oman - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Slovakia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Kenya - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Nigeria - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Botswana - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Slovenia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Croatia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Serbia - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Bhutan - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Nepal - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models
Uzbekistan - Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models