Advanced Techniques in Explainable AI (XAI)

• 对 AI 和机器学习有深入的理解
• 具有神经网路和深度学习的经验
• 熟悉基本的 XAI 技术

观众

• 经验丰富的 AI 研究人员
• 机器学习工程师

本课程涵盖 Explainable AI (XAI) 技术的最新进展，重点介绍复杂 AI 系统中的模型透明度和可解释性。参与者将探索深度学习模型、高级可解释性方法及其在实际 AI 系统中的应用。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望增强对复杂 AI 模型的 XAI 技术的理解的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 在 AI 模型中实施最先进的 XAI 技术。
• 解释深度学习模型及其决策。
• 应用高级模型不可知和特定于模型的可解释性方法。
• 解决与复杂系统中 AI 透明度相关的挑战。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

高级 XAI 技术简介

• 基本 XAI 方法回顾
• 解释复杂 AI 模型的挑战
• XAI 研发趋势

与模型无关的可解释性技术

• SHAP （SHapley 加法解释）
• LIME （本地可解释模型不可知的解释）
• 锚点说明

特定于模型的可解释性技术

• 阶层相关性传播 （LRP）
• DeepLIFT （Deep Learning 重要特性）
• 基于梯度的方法（Grad-CAM、集成梯度）

解释 Deep Learning 模型

• 解释卷积神经网路 （CNN）
• 解释递回神经网路 （RNN）
• 分析基于 transformer 的模型（BERT、GPT）

处理可解释性挑战

• 解决黑盒模型限制
• 平衡准确性和可解释性
• 处理解释中的偏见和公平性

XAI 在实际系统中的应用

• XAI 在医疗保健、金融和法律系统中的应用
• AI 法规和合规性要求
• 通过 XAI 建立信任和问责制

可解释 AI 的未来趋势

• XAI 中的新兴技术和工具
• 下一代可解释性模型
• AI 透明度的机遇和挑战

总结和后续步骤