Introduction to Explainable AI (XAI) for Beginners - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą lepiej zrozumieć techniki XAI dla złożonych modeli sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrażać najnowocześniejsze techniki XAI w modelach AI.
• Interpretować modele głębokiego uczenia się i ich decyzje.
• Stosować zaawansowane metody wyjaśniania niezależne od modelu i specyficzne dla modelu.
• Podejmować wyzwania związane z przejrzystością AI w złożonych systemach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą poznać najnowocześniejsze techniki XAI dla modeli głębokiego uczenia się, z naciskiem na budowanie interpretowalnych systemów sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć wyzwania związane z wyjaśnialnością w głębokim uczeniu się.
• Wdrożyć zaawansowane techniki XAI dla sieci neuronowych.
• Interpretować decyzje podejmowane przez modele głębokiego uczenia.
• Ocenić kompromisy między wydajnością a przejrzystością.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować techniki Explainable AI w celu zapewnienia uczciwości, przejrzystości i etycznych systemów AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę XAI w etycznych systemach AI.
• Wdrożyć techniki XAI w celu wykrywania i łagodzenia stronniczości w modelach AI.
• Zapewnić przejrzystość w procesach decyzyjnych modeli AI.
• Dostosować rozwój sztucznej inteligencji do standardów etycznych i regulacyjnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wdrożyć przejrzyste systemy sztucznej inteligencji w rzeczywistych aplikacjach.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć znaczenie przejrzystości w modelach AI.
• Wdrożyć zaawansowane techniki XAI do interpretacji złożonych modeli.
• Zwiększyć przejrzystość modelu za pomocą SHAP, LIME i innych narzędzi.
• Rozwiązywać problemy etyczne i uczciwość w modelach AI.