- 對機器學習概念的基本理解
- 熟悉 Python 程式設計
觀眾
- AI 初學者
- 數據科學愛好者
可解釋 AI （XAI） 是一個重要領域，專注於使 AI 模型更具可解釋性和透明度。本課程向參與者介紹 XAI 的基本概念、技術和實際應用，幫助他們瞭解透明度在 AI 模型開發中的重要性。
這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望學習可解釋 AI 基礎知識及其在開發負責任的 AI 系統中的作用的初級專業人員。
在本次培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解可解釋的 AI 的基本概念。
- 探索透明度和可解釋性在 AI 模型中的重要性。
- 瞭解使 AI 模型可解釋的基本技術。
- 將 XAI 技術應用於簡單的機器學習模型。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在即時實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。
可解釋的 AI 簡介
- 什麼是可解釋的 AI （XAI）？
- AI 模型中透明度的重要性
- AI 可解釋性的主要挑戰
基本 XAI 技術
- 與模型無關的方法：LIME、SHAP
- 特定於模型的可解釋性方法
- 解釋黑盒模型做出的決策
使用 XAI 工具動手實踐
- 開源 XAI 庫簡介
- 在簡單的機器學習模型中實現 XAI
- 可視化解釋和模型行為
可解釋性方面的挑戰
- 準確性與可解釋性權衡
- 當前 XAI 方法的局限性
- 處理可解釋模型中的偏差和公平性
XAI 中的道德考慮
- 瞭解 AI 透明度的道德影響
- 平衡可解釋性與模型性能
- XAI 中的隱私和數據保護問題
XAI 的實際應用
- XAI 在醫療保健、金融和執法領域的應用
- 可解釋性的法規要求
- 通過透明度建立對 AI 系統的信任
高級 XAI 概念
- 探索反事實解釋
- 解釋神經網路和深度學習模型
- 解釋複雜的 AI 系統
可解釋 AI 的未來趨勢
- XAI 研究中的新興技術
- 未來 AI 透明度的挑戰和機遇
- XAI 對負責任的 AI 開發的影響
總結和後續步驟
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