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 az magyarázható AI-ba (XAI) és a modell átlátszóságába
- Mi az a megmagyarázható AI?
- Miért számít az átláthatóság az AI-rendszerekben?
- Értelmezhetőség kontra teljesítmény AI modellekben
Az XAI technikák áttekintése
- Modell-agnosztikus módszerek: SHAP, LIME
- Modellspecifikus magyarázhatósági technikák
- Neurális hálózatok és mély tanulási modellek magyarázata
Átlátszó AI-modellek készítése
- Értelmezhető modellek megvalósítása a gyakorlatban
- Az átlátszó modellek és a fekete dobozos modellek összehasonlítása
- A komplexitás és a magyarázhatóság egyensúlya
Fejlett XAI-eszközök és -könyvtárak
- A SHAP használata a modellértelmezéshez
- A LIME kihasználása a helyi magyarázhatóság érdekében
- Modelldöntések és viselkedések vizualizálása
A méltányosság, az elfogultság és az etikus mesterséges intelligencia kezelése
- A torzítás azonosítása és enyhítése az AI modellekben
- Méltányosság az AI-ban és társadalmi hatásaiban
- Az elszámoltathatóság és az etika biztosítása a mesterséges intelligencia bevezetése során
Az XAI valós alkalmazásai
- Esettanulmányok az egészségügyben, a pénzügyekben és a kormányzatban
- AI modellek értelmezése a szabályozási megfelelés érdekében
- Bizalom építése átlátható AI-rendszerekkel
Jövőbeli irányok a megmagyarázható AI-ban
- Feltörekvő kutatások az XAI-ban
- Kihívások az XAI méretezésében a nagyméretű rendszerek számára
- Lehetőségek az átlátható mesterséges intelligencia jövőjéhez
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Gépi tanulásban és AI modellfejlesztésben szerzett tapasztalat
- Ismerkedés a Python programozással
Közönség
- Adattudósok
- Gépi tanulási mérnökök
- AI szakértők
21 Órák
