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 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