Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Tłumaczalnego AI
- Co to jest Tłumaczalne AI (XAI)?
- Znaczenie przezroczystości w modelach AI
- Kluczowe wyzwania interpretowalności AI
Podstawowe techniki XAI
- Metody niezależne od modelu: LIME, SHAP
- Specyficzne dla modelu metody tłumaczalności
- Tłumaczenie decyzji podejmowanych przez czarne skrzynki modeli
Praktyczne zastosowanie narzędzi XAI
- Wprowadzenie do bibliotek XAI open-source
- Wdrażanie XAI w prostych modelach uczenia maszynowego
- Wizualizowanie wyjaśnień i zachowań modeli
Wyzwania w zakresie tłumaczalności
- Kompromisy między dokładnością a interpretowalnością
- Ograniczenia obecnych metod XAI
- Radzenie sobie z uprzedzeniami i sprawiedliwością w modelach tłumaczalnych
Etyczne aspekty XAI
- Rozumienie etycznych implikacji przezroczystości AI
- Balansowanie tłumaczalnością z wydajnością modeli
- Zagadnienia prywatności i ochrony danych w XAI
Zastosowania XAI w świecie rzeczywistym
- XAI w opiece zdrowotnej, finansach i egzekucji prawa
- Wymagania regulacyjne dotyczące tłumaczalności
- Budowanie zaufania do systemów AI dzięki przezroczystości
Zaawansowane koncepcje XAI
- Badanie wyjaśnień przeciwfaktualnych
- Tłumaczenie sieci neuronowych i modeli uczenia głębokiego
- Interpretowanie skomplikowanych systemów AI
Przyszłe trendy w Tłumaczalnym AI
- Nowo pojawiające się techniki w badaniach nad XAI
- Wyzwania i możliwości przyszłej przezroczystości AI
- Wpływ XAI na odpowiedzialny rozwój AI
Podsumowanie i następne kroki
Wymagania
- Podstawowa znajomość koncepcji uczenia maszynowego
- Zapoznanie z programowaniem w Python
Grupa docelowa
- Początkujący w dziedzinie sztucznej inteligencji
- Pasjonaci nauk o danych
14 godzin
