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