Explainable AI (XAI) for Ethical AI Development - 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 początkujących profesjonalistów, którzy chcą poznać podstawy Explainable AI i jej rolę w rozwoju odpowiedzialnych systemów AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe koncepcje Explainable AI.
• Zbadać znaczenie przejrzystości i możliwości interpretacji w modelach sztucznej inteligencji.
• Poznanie podstawowych technik umożliwiających wyjaśnianie modeli sztucznej inteligencji.
• Zastosować techniki XAI do prostych modeli uczenia maszynowego.

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 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.