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 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