Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Tehnici Avansate XAI
- Revizuirea metodelor de bază XAI
- Provocări în interpretarea modelelor complexe de IA
- Tendințe în cercetarea și dezvoltarea XAI
Tehnici de Explicabilitate Model-Agnostice
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- Explicații bazate pe ancoră
Tehnici de Explicabilitate Specifice Modelului
- Propagarea relevanței pe straturi (LRP)
- DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures)
- Metode bazate pe gradient (Grad-CAM, Integrated Gradients)
Explicarea Modelelor de Învățare Profundă
- Interpretarea rețelelor neuronale convoluționale (CNNs)
- Explicarea rețelelor neuronale recurente (RNNs)
- Analiza modelelor bazate pe transformatoare (BERT, GPT)
Gestionarea Provocărilor de Interpretabilitate
- Abordarea limitărilor modelelor „black-box”
- Echilibrarea între acuratețe și interpretabilitate
- Gestionarea părtinirii și echității în explicații
Aplicații ale XAI în Sisteme Reale
- XAI în domeniile sănătății, financiar și juridic
- Reglementări și cerințe de conformitate în IA
- Construirea încrederii și responsabilității prin XAI
Tendințe Viitoare în IA Explicabilă
- Tehnici și instrumente emergente în XAI
- Modele de explicabilitate de nouă generație
- Oportunități și provocări în transparența IA
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegere solidă a IA și învățării automate
- Experiență cu rețele neuronale și învățare profundă
- Familiaritate cu tehnicile de bază XAI
Public țintă
- Cercetători experimentați în IA
- Ingineri de învățare automată
21 Ore
