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 wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI) i przejrzystości modeli
- Czym jest wytłumaczalna sztuczna inteligencja?
- Dlaczego przejrzystość ma znaczenie w systemach sztucznej inteligencji
- Interpretowalność a wydajność w modelach sztucznej inteligencji
Przegląd technik XAI
- Metody niezależne od modelu: SHAP, LIME
- Techniki wyjaśniania specyficzne dla modelu
- Wyjaśnianie sieci neuronowych i modeli głębokiego uczenia się
Tworzenie przejrzystych modeli AI
- Wdrażanie interpretowalnych modeli w praktyce
- Porównanie modeli transparentnych z modelami typu black-box
- Równoważenie złożoności z wyjaśnialnością
Zaawansowane narzędzia i biblioteki XAI
- Wykorzystanie SHAP do interpretacji modeli
- Wykorzystanie LIME do lokalnej objaśnialności
- Wizualizacja decyzji i zachowań modelu
Uczciwość, stronniczość i etyczna sztuczna inteligencja
- Identyfikacja i łagodzenie stronniczości w modelach sztucznej inteligencji
- Sprawiedliwość w sztucznej inteligencji i jej wpływ na społeczeństwo
- Zapewnienie odpowiedzialności i etyki we wdrażaniu sztucznej inteligencji
Zastosowania XAI w świecie rzeczywistym
- Studia przypadków w opiece zdrowotnej, finansach i administracji publicznej
- Interpretacja modeli AI pod kątem zgodności z przepisami
- Budowanie zaufania dzięki przejrzystym systemom sztucznej inteligencji
Przyszłe kierunki w wyjaśnialnej sztucznej inteligencji
- Pojawiające się badania w dziedzinie XAI
- Wyzwania w skalowaniu XAI dla systemów na dużą skalę
- Możliwości dla przyszłości przejrzystej sztucznej inteligencji
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Doświadczenie w uczeniu maszynowym i tworzeniu modeli AI
- Znajomość programowania Python
Uczestnicy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Specjaliści ds. sztucznej inteligencji
21 godzin