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 Wyjaśnialnego Sztucznego Inteligencji (XAI) i Przejrzystości Modeli
- Co to jest Wyjaśnialna Sztuczna Inteligencja?
- Dlaczego przejrzystość ma znaczenie w systemach AI
- Interpretowalność vs. wydajność w modelach AI
Przegląd Technik XAI
- Metody niezależne od modelu: SHAP, LIME
- Techniki wyjaśniania specyficzne dla modelu
- Wyjaśnianie sieci neuronowych i modeli uczenia głębokiego
Budowanie Przejrzystych Modeli AI
- Wdrażanie interpretowalnych modeli w praktyce
- Porównywanie przejrzystych modeli z modelami typu czarna skrzynka
- Balansowanie złożoności z wyjaśnialnością
Zaawansowane Narzędzia i Biblioteki XAI
- Używanie SHAP do interpretacji modelu
- Wykorzystywanie LIME do lokalnej wyjaśnialności
- Wizualizacja decyzji i zachowań modelu
Adresowanie Sprawiedliwości, Uprzedzeń i Etycznego AI
- Wykrywanie i łagodzenie uprzedzeń w modelach AI
- Sprawiedliwość w AI i jej wpływ na społeczeństwo
- Zapewnienie odpowiedzialności i etyki w wdrażaniu AI
Zastosowania XAI w Świecie Rzeczywistym
- Przeanalizowane przypadki w opiece zdrowotnej, finansach i rządzie
- Interpretowanie modeli AI dla zgodności z przepisami
- Budowanie zaufania dzięki przejrzystym systemom AI
Przyszłe Kierunki w Wyjaśnialnym Sztucznym Inteligencji
- Wykrywanie badań nad XAI
- Wyzwania skalowania XAI dla dużych systemów
- Szanse dla przyszłości przejrzystej sztucznej inteligencji
Podsumowanie i Kolejne Kroki
Wymagania
- Doświadczenie w uczeniu maszynowym i rozwoju modeli sztucznej inteligencji
- Znajomość programowania w Pythonie
Grupa docelowa
- Naukowcy danych
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Specjaliści ds. sztucznej inteligencji
21 godzin