Advanced Techniques in Explainable AI (XAI)

• 對 AI 和機器學習有深入的理解
• 具有神經網路和深度學習的經驗
• 熟悉基本的 XAI 技術

觀眾

• 經驗豐富的 AI 研究人員
• 機器學習工程師

本課程涵蓋 Explainable AI (XAI) 技術的最新進展，重點介紹複雜 AI 系統中的模型透明度和可解釋性。參與者將探索深度學習模型、高級可解釋性方法及其在實際 AI 系統中的應用。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望增強對複雜 AI 模型的 XAI 技術的理解的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 AI 模型中實施最先進的 XAI 技術。
• 解釋深度學習模型及其決策。
• 應用高級模型不可知和特定於模型的可解釋性方法。
• 解決與複雜系統中 AI 透明度相關的挑戰。

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。

高級 XAI 技術簡介

• 基本 XAI 方法回顧
• 解釋複雜 AI 模型的挑戰
• XAI 研發趨勢

與模型無關的可解釋性技術

• SHAP （SHapley 加法解釋）
• LIME （本地可解釋模型不可知的解釋）
• 錨點說明

特定於模型的可解釋性技術

• 階層相關性傳播 （LRP）
• DeepLIFT （Deep Learning 重要特性）
• 基於梯度的方法（Grad-CAM、集成梯度）

解釋 Deep Learning 模型

• 解釋卷積神經網路 （CNN）
• 解釋遞迴神經網路 （RNN）
• 分析基於 transformer 的模型（BERT、GPT）

處理可解釋性挑戰

• 解決黑盒模型限制
• 平衡準確性和可解釋性
• 處理解釋中的偏見和公平性

XAI 在實際系統中的應用

• XAI 在醫療保健、金融和法律系統中的應用
• AI 法規和合規性要求
• 通過 XAI 建立信任和問責制

可解釋 AI 的未來趨勢

• XAI 中的新興技術和工具
• 下一代可解釋性模型
• AI 透明度的機遇和挑戰

總結和後續步驟