Explainable AI (XAI) dla etycznego rozwoju AI - 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 w trybie online lub stacjonarnym jest skierowane do początkujących profesjonalistów, którzy chcą poznać podstawy Explainable AI oraz jej rolę w tworzeniu odpowiedzialnych systemów AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe pojęcia Explainable AI.
• Badać znaczenie przejrzystości i interpretowalności w modelach AI.
• Poznać podstawowe techniki, które sprawiają, że modele AI są wyjaśnialne.
• Zastosować techniki XAI do prostych modeli uczenia maszynowego.

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 w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą wdrożyć przejrzyste systemy AI w rzeczywistych aplikacjach.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć znaczenie przejrzystości w modelach AI.
• Wdrożyć zaawansowane techniki XAI do interpretacji złożonych modeli.
• Poprawić przejrzystość modelu za pomocą SHAP, LIME i innych narzędzi.
• Zadbać o etyczne zagadnienia i sprawiedliwość w modelach AI.