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 vysvětlitelné umělé inteligence
- Co je Explainable AI (XAI)?
- Význam transparentnosti v modelech umělé inteligence
- Klíčové výzvy v interpretovatelnosti AI
Základní techniky XAI
- Modelově-agnostické metody: VÁPNO, TVAR
- Metody vysvětlitelnosti specifické pro model
- Vysvětlení rozhodnutí učiněných modely černé skříňky
Praktické s nástroji XAI
- Úvod do open-source XAI knihoven
- Implementace XAI v jednoduchých modelech strojového učení
- Vizualizace vysvětlení a chování modelu
Výzvy ve vysvětlitelnosti
- Kompromisy přesnosti a interpretovatelnosti
- Omezení současných metod XAI
- Zvládání zkreslení a spravedlnosti ve vysvětlitelných modelech
Etická hlediska v XAI
- Pochopení etických důsledků transparentnosti AI
- Vyvážení vysvětlitelnosti s výkonem modelu
- Záležitosti ochrany soukromí a dat v XAI
Aplikace XAI v reálném světě
- XAI ve zdravotnictví, financích a vymáhání práva
- Regulační požadavky na vysvětlitelnost
- Budování důvěry v systémy AI prostřednictvím transparentnosti
Pokročilé koncepty XAI
- Zkoumání kontrafaktuálních vysvětlení
- Vysvětlení neuronových sítí a modelů hlubokého učení
- Interpretace složitých systémů umělé inteligence
Budoucí trendy ve vysvětlitelné umělé inteligenci
- Nové techniky ve výzkumu XAI
- Výzvy a příležitosti pro budoucí transparentnost umělé inteligence
- Vliv XAI na zodpovědný vývoj AI
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní porozumění konceptům strojového učení
- Znalost programování Python
Publikum
- AI začátečníci
- Nadšenci pro datovou vědu
14 hodiny
