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 Explainable AI (XAI) a Model Transparency
- Co je vysvětlitelná AI?
- Proč je transparentnost v systémech umělé inteligence důležitá
- Interpretovatelnost vs. výkon v modelech AI
Přehled technik XAI
- Modelově-agnostické metody: TVAR, VÁPNO
- Techniky vysvětlitelnosti specifické pro model
- Vysvětlení neuronových sítí a modelů hlubokého učení
Vytváření transparentních modelů umělé inteligence
- Implementace interpretovatelných modelů v praxi
- Porovnání průhledných modelů vs. modelů v černé skříňce
- Vyvažování složitosti s vysvětlitelností
Pokročilé nástroje a knihovny XAI
- Použití SHAP pro interpretaci modelu
- Využití LIME pro místní vysvětlitelnost
- Vizualizace modelových rozhodnutí a chování
Řešení poctivosti, předpojatosti a etické umělé inteligence
- Identifikace a zmírnění zkreslení v modelech umělé inteligence
- Spravedlnost v AI a její společenské dopady
- Zajištění odpovědnosti a etiky při nasazení AI
Aplikace XAI v reálném světě
- Případové studie ve zdravotnictví, financích a vládě
- Interpretace modelů umělé inteligence pro dodržování předpisů
- Budování důvěry pomocí transparentních systémů umělé inteligence
Budoucí směry ve vysvětlitelné umělé inteligenci
- Rozvíjející se výzkum v XAI
- Výzvy při škálování XAI pro rozsáhlé systémy
- Příležitosti pro budoucnost transparentní umělé inteligence
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Zkušenosti se strojovým učením a vývojem modelů AI
- Znalost programování Python
Publikum
- Datoví vědci
- Inženýři strojového učení
- specialisté na AI
21 hodiny
