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.
Schița de curs
Introducere în inteligența artificială explicabilă
- Ce este inteligența artificială explicabilă (XAI)?
- Importanța transparenței în modelele AI
- Principalele provocări în interpretabilitatea IA
Tehnici XAI de bază
- Metode agnostice față de model: LIME, SHAP
- Metode de explicabilitate specifice modelelor
- Explicarea deciziilor luate de modelele black-box
Utilizarea practică a instrumentelor XAI
- Introducere în bibliotecile XAI open-source
- Implementarea XAI în modele simple de învățare automată
- Vizualizarea explicațiilor și a comportamentului modelului
Provocări în explicabilitate
- compromisuri între acuratețe și interpretabilitate
- Limitări ale metodelor XAI actuale
- Gestionarea prejudecăților și a corectitudinii în modelele explicabile
Considerații etice în XAI
- Înțelegerea implicațiilor etice ale transparenței IA
- Echilibrarea explicabilității cu performanța modelului
- Preocupările legate de confidențialitate și protecția datelor în XAI
Aplicații ale XAI în lumea reală
- XAI în sănătate, finanțe și aplicarea legii
- Cerințe de reglementare pentru explicabilitate
- Crearea încrederii în sistemele AI prin transparență
Concepte avansate XAI
- Explorarea explicațiilor contrafactuale
- Explicarea rețelelor neuronale și a modelelor de învățare profundă
- Interpretarea sistemelor AI complexe
Tendințe viitoare în IA explicabilă
- Tehnici emergente în cercetarea XAI
- Provocări și oportunități pentru transparența IA în viitor
- Impactul XAI asupra dezvoltării responsabile a IA
Rezumat și etapele următoare
Cerințe
- Înțelegerea de bază a conceptelor de învățare automată
- Familiaritate cu programarea Python
Audiență
- Începători AI
- Pasionați de știința datelor
14 ore
