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.
Návrh Školení
Úvod do pokročilých technik XAI
- Přehled základních metod XAI
- Výzvy při interpretaci složitých modelů umělé inteligence
- Trendy ve výzkumu a vývoji XAI
Modelově agnostické techniky vysvětlitelnosti
- SHAP (vysvětlení aditiva SHapley)
- LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)
- Vysvětlení kotvy
Techniky vysvětlitelnosti specifické pro model
- Šíření relevance ve vrstvách (LRP)
- DeepLIFT (Deep Learning důležité funkce)
- Metody založené na gradientech (Grad-CAM, Integrated Gradients)
Vysvětlení Deep Learning modelů
- Interpretace konvolučních neuronových sítí (CNN)
- Vysvětlení rekurentních neuronových sítí (RNN)
- Analýza modelů založených na transformátorech (BERT, GPT)
Řešení problémů s interpretovatelností
- Řešení omezení modelu černé skříňky
- Vyvážení přesnosti a interpretovatelnosti
- Vypořádat se se zaujatostí a spravedlivostí při vysvětlování
Aplikace XAI v systémech reálného světa
- XAI ve zdravotnictví, financích a právních systémech
- Regulace AI a požadavky na shodu
- Budování důvěry a odpovědnosti prostřednictvím XAI
Budoucí trendy ve vysvětlitelné umělé inteligenci
- Nové techniky a nástroje v XAI
- Modely vysvětlitelnosti nové generace
- Příležitosti a výzvy v transparentnosti AI
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Solidní pochopení AI a strojového učení
- Zkušenosti s neuronovými sítěmi a hlubokým učením
- Znalost základních technik XAI
Publikum
- Zkušení výzkumníci AI
- Inženýři strojového učení
21 hodiny
