Wprowadzenie do Explainable AI (XAI) dla początkujących - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat technik XAI w złożonych modelach AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Wdrażać najnowocześniejsze techniki XAI w modelach AI.
• Interpretować modele uczenia głębokiego oraz ich decyzje.
• Stosować zaawansowane metody wyjaśniania niezależne od modelu oraz specyficzne dla modelu.
• Rozwiązywać problemy związane z przejrzystością AI w złożonych systemach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą zgłębić najnowocześniejsze techniki XAI dla modeli głębokiego uczenia się, z naciskiem na budowanie interpretowalnych systemów AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć wyzwania związane z explainability w głębokim uczeniu się.
• Wdrażać zaawansowane techniki XAI dla sieci neuronowych.
• Interpretować decyzje podejmowane przez modele głębokiego uczenia się.
• Oceniać kompromisy między wydajnością a przejrzystością.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować techniki Explainable AI, aby zapewnić uczciwość, przejrzystość i etyczne systemy AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę XAI w etycznych systemach AI.
• Wdrażać techniki XAI do wykrywania i łagodzenia uprzedzeń w modelach AI.
• Zapewnić przejrzystość w procesach decyzyjnych modeli AI.
• Dostosować rozwój AI do standardów etycznych i regulacyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą wdrażać przejrzyste systemy AI w rzeczywistych zastosowaniach.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć znaczenie przejrzystości w modelach AI.
• Wdrażać zaawansowane techniki XAI do interpretacji złożonych modeli.
• Zwiększać przejrzystość modeli przy użyciu narzędzi takich jak SHAP, LIME i innych.
• Rozwiązywać problemy etyczne i sprawiedliwości w modelach AI.