Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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