Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Zaawansowanych Technik XAI
- Przegląd podstawowych metod XAI
- Wyzwania związane z interpretacją skomplikowanych modeli AI
- Trendy w badaniach i rozwoju XAI
Techniki Wyjaśnialności Niezależne od Modelu
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- Wyjaśnienia Anchor
Techniki Wyjaśnialności Specyficzne dla Modelu
- Propagacja odpowiedzialności warstwowej (LRP)
- DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures)
- Metody opierające się na gradientach (Grad-CAM, Integrated Gradients)
Wyjaśnianie Modeli Deep Learning
- Interpretowanie sieci neuronowych konwolucyjnych (CNNs)
- Wyjaśnianie sieci neuronowych rekurencyjnych (RNNs)
- Analiza modeli opartych na transformatorach (BERT, GPT)
Radzenie sobie z Wyzwaniami Interpretacji
- Zmniejszanie ograniczeń modeli czarnych skrzynki
- Balansowanie między dokładnością a interpretacją
- Zwalczanie uprzedzeń i sprawiedliwości w wyjaśnieniach
Zastosowania XAI w Rzeczywistych Systemach
- XAI w systemach zdrowotnych, finansowych i prawnych
- Wymagania regulacyjne i zgodności w AI
- Budowanie zaufania i odpowiedzialności poprzez XAI
Przyszłe Trendy w Wyjaśnialnym Sztucznym Inteligencji
- Wypływające techniki i narzędzia w XAI
- Modele wyjaśnialności nowej generacji
- Możliwości i wyzwania w przejrzystości AI
Podsumowanie i Kolejne Kroki
Wymagania
- Solidne zrozumienie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
- Doświadczenie w sieciach neuronowych i uczeniu głębokim
- Znaję podstawowe techniki XAI
Grupa docelowa
- Dojrzali badacze sztucznej inteligencji
- Inżynierowie uczenia maszynowego
21 godzin