Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a magyarázható AI-ba
- Mi az Explainable AI (XAI)?
- Az átláthatóság jelentősége az AI modellekben
- Az AI értelmezhetőségének fő kihívásai
Alapvető XAI technikák
- Modell-agnosztikus módszerek: LIME, SHAP
- Modellspecifikus magyarázhatósági módszerek
- A fekete doboz modellek által hozott döntések magyarázata
Praktikusan az XAI eszközökkel
- Bevezetés a nyílt forráskódú XAI könyvtárakba
- Az XAI megvalósítása egyszerű gépi tanulási modellekben
- Magyarázatok és viselkedésmodell megjelenítése
Kihívások a megmagyarázhatóságban
- A pontosság és az értelmezhetőség közötti kompromisszumok
- A jelenlegi XAI módszerek korlátai
- Az elfogultság és az igazságosság kezelése magyarázható modellekben
Etikai megfontolások az XAI-ban
- Az AI átláthatóságának etikai vonatkozásainak megértése
- A magyarázhatóság és a modell teljesítményének egyensúlya
- Adatvédelmi és adatvédelmi aggályok az XAI-ban
Az XAI valós alkalmazásai
- XAI az egészségügyben, a pénzügyekben és a bűnüldözésben
- A magyarázhatóság szabályozási követelményei
- Az AI-rendszerekbe vetett bizalom kialakítása az átláthatóság révén
Fejlett XAI-koncepciók
- Ellentétes magyarázatok feltárása
- Neurális hálózatok és mély tanulási modellek magyarázata
- Komplex AI-rendszerek értelmezése
A megmagyarázható AI jövőbeli trendjei
- Feltörekvő technikák az XAI-kutatásban
- A jövőbeli mesterséges intelligencia átláthatóságának kihívásai és lehetőségei
- Az XAI hatása a felelős AI-fejlesztésre
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- A gépi tanulási koncepciók alapvető ismerete
- Ismerkedés a Python programozással
Közönség
- AI kezdők
- Az adattudományok szerelmesei
14 Órák
