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

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie