Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Wyjaśnialnej Sztucznej Inteligencji (XAI) i przejrzystości modeli

  • Czym 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 wyjaśnialności specyficzne dla modelu
  • Wyjaśnianie sieci neuronowych i modeli głębokiego uczenia

Budowanie przejrzystych modeli AI

  • Wdrażanie interpretowalnych modeli w praktyce
  • Porównanie modeli przejrzystych z modelami typu „czarna skrzynka”
  • Równoważenie złożoności z wyjaśnialnością

Zaawansowane narzędzia i biblioteki XAI

  • Korzystanie z SHAP do interpretacji modeli
  • Wykorzystanie LIME do lokalnej wyjaśnialności
  • Wizualizacja decyzji i zachowań modeli

Rozwiązywanie problemów sprawiedliwości, uprzedzeń i etyki AI

  • Identyfikacja i łagodzenie uprzedzeń w modelach AI
  • Sprawiedliwość w AI i jej społeczne skutki
  • Zapewnienie odpowiedzialności i etyki we wdrażaniu AI

Zastosowania XAI w rzeczywistych przypadkach

  • Studia przypadków w obszarach zdrowia, finansów i administracji
  • Interpretacja modeli AI dla zgodności z przepisami
  • Budowanie zaufania poprzez przejrzyste systemy AI

Kierunki rozwoju Wyjaśnialnej Sztucznej Inteligencji

  • Nowe badania w dziedzinie XAI
  • Wyzwania w skalowaniu XAI dla systemów na dużą skalę
  • Możliwości na przyszłość przejrzystej AI

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Doświadczenie w uczeniu maszynowym i rozwoju modeli AI
  • Znajomość programowania w Pythonie

Odbiorcy

  • Data scientists
  • Inżynierowie uczenia maszynowego
  • Specjaliści AI
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie