Explainable AI (XAI) for Ethical AI Development Počítačový Kurz

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí zlepšit své znalosti technik XAI pro komplexní modely umělé inteligence.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementujte nejmodernější techniky XAI v modelech AI.
• Interpretujte modely hlubokého učení a jejich rozhodnutí.
• Aplikujte pokročilé modelově agnostické a modelově specifické metody vysvětlitelnosti.
• Řešení problémů souvisejících s transparentností umělé inteligence ve složitých systémech.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky na úrovni profesionálů, kteří se chtějí naučit základy Explainable AI a její roli při vývoji odpovědných systémů AI.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní koncepty Explainable AI.
• Prozkoumejte důležitost transparentnosti a interpretovatelnosti v modelech umělé inteligence.
• Naučte se základní techniky pro vysvětlování modelů umělé inteligence.
• Aplikujte techniky XAI na jednoduché modely strojového učení.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí prozkoumat nejmodernější techniky XAI pro modely hlubokého učení se zaměřením na vytváření interpretovatelných systémů umělé inteligence.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět výzvám vysvětlitelnosti v hlubokém učení.
• Implementujte pokročilé techniky XAI pro neuronové sítě.
• Interpretujte rozhodnutí učiněná pomocí modelů hlubokého učení.
• Vyhodnoťte kompromisy mezi výkonem a transparentností.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé profesionály, kteří chtějí implementovat transparentní systémy umělé inteligence do aplikací v reálném světě.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte důležitost transparentnosti v modelech umělé inteligence.
• Implementujte pokročilé techniky XAI pro interpretaci složitých modelů.
• Vylepšete průhlednost modelu pomocí SHAP, LIME a dalších nástrojů.
• Zaměřte se na etické problémy a spravedlnost v modelech umělé inteligence.