- Zaawansowane zrozumienie głębokiego uczenia się
- Znajomość Python i frameworków głębokiego uczenia się
- Doświadczenie w pracy z sieciami neuronowymi
Publiczność
- Inżynierowie głębokiego uczenia
- Specjaliści ds. sztucznej inteligencji
Wyjaśnialność w głębokim uczeniu się jest kluczowym obszarem skupiającym się na demistyfikacji wewnętrznego działania złożonych sieci neuronowych. Ten kurs zagłębia się w zaawansowane techniki wyjaśnialności, umożliwiając uczestnikom wgląd w modele "czarnej skrzynki", czyniąc je bardziej interpretowalnymi i przejrzystymi.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą poznać najnowocześniejsze techniki XAI dla modeli głębokiego uczenia się, z naciskiem na budowanie interpretowalnych systemów sztucznej inteligencji.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć wyzwania związane z wyjaśnialnością w głębokim uczeniu się.
- Wdrożyć zaawansowane techniki XAI dla sieci neuronowych.
- Interpretować decyzje podejmowane przez modele głębokiego uczenia.
- Ocenić kompromisy między wydajnością a przejrzystością.
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 w celu ustalenia szczegółów.
Wprowadzenie do Deep Learning Wyjaśnialność
- Czym są modele czarnej skrzynki?
- Znaczenie przejrzystości w systemach sztucznej inteligencji
- Przegląd wyzwań związanych z wyjaśnialnością w sieciach neuronowych
Zaawansowane techniki XAI dla Deep Learning
- Metody uczenia głębokiego niezależne od modelu: LIME, SHAP
- Propagacja znaczenia w warstwie (LRP)
- Mapy istotności i metody oparte na gradiencie
Wyjaśnianie decyzji sieci neuronowych
- Wizualizacja ukrytych warstw w sieciach neuronowych
- Zrozumienie mechanizmów uwagi w modelach głębokiego uczenia
- Generowanie czytelnych dla człowieka wyjaśnień z sieci neuronowych
Narzędzia do wyjaśniania modeli Deep Learning
- Wprowadzenie do bibliotek XAI typu open source
- Używanie Captum i InterpretML do głębokiego uczenia się
- Integracja technik wyjaśniania w TensorFlow i PyTorch
Interpretowalność a wydajność
- Kompromisy między dokładnością a interpretowalnością
- Projektowanie interpretowalnych, ale wydajnych modeli uczenia głębokiego
- Obsługa stronniczości i uczciwości w uczeniu głębokim
Rzeczywiste zastosowania wyjaśnialności Deep Learning
- Wyjaśnialność w modelach sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
- Wymogi regulacyjne dotyczące przejrzystości w sztucznej inteligencji
- Wdrażanie interpretowalnych modeli uczenia głębokiego w produkcji
Rozważania etyczne dotyczące wyjaśnialności Deep Learning
- Etyczne implikacje przejrzystości sztucznej inteligencji
- Równoważenie etycznych praktyk AI z innowacjami
- Obawy dotyczące prywatności w wyjaśnialnym uczeniu głębokim
Podsumowanie i kolejne kroki
United Arab Emirates - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Qatar - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Egypt - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Saudi Arabia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
South Africa - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Brasil - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Canada - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
中国 - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
香港 - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
澳門 - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
台灣 - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
USA - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Österreich - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Schweiz - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Deutschland - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Czech Republic - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Denmark - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Estonia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Finland - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Greece - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Magyarország - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Ireland - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Luxembourg - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Latvia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
España - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Italia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Lithuania - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Nederland - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Norway - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Portugal - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
România - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Sverige - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Türkiye - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Malta - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Belgique - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
France - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
日本 - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Australia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Malaysia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
New Zealand - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Philippines - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Singapore - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Thailand - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Vietnam - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
India - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Argentina - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Chile - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Costa Rica - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Ecuador - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Guatemala - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Colombia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
México - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Panama - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Peru - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Uruguay - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Venezuela - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Polska - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
United Kingdom - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
South Korea - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Pakistan - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Sri Lanka - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Bulgaria - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Bolivia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Indonesia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Kazakhstan - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Moldova - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Morocco - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Tunisia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Kuwait - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Oman - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Slovakia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Kenya - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Nigeria - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Botswana - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Slovenia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Croatia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Serbia - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Bhutan - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Nepal - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models
Uzbekistan - Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models