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 (XAI)
- Ce este Inteligența Artificială Explicabilă (XAI)?
- Importanța transparenței în modelele de inteligență artificială
- Principalele provocări ale interpretabilității AI
Tehnici XAI de bază
- Metode model-agnostice: LIME, SHAP
- Metode specific modele pentru explicabilitate
- Explicarea deciziilor luate de modele de tip "black-box"
Implementare Practică cu Uneltele XAI
- Introducere în biblioteci open-source XAI
- Implementarea XAI în modele simple de învățare automată
- Visualizarea explicațiilor și comportamentului modelului
Provocări ale Explicabilității
- Compromisuri între acuratețe și interpretabilitate
- Limitările metodelor XAI actuale
- Gestionarea prejudecăților și echității în modele explicabile
Considerații Etičă în XAI
- Compreensiunea implicațiilor etice ale transparenței AI
- Echilibrarea explicabilității cu performanța modelului
- Preocupări legate de confidențialitate și protecția datelor în XAI
Aplicații din Viața Reală ale XAI
- XAI în sănătate, finanțe și aplicarea legii
- Cerințele reglementare pentru explicabilitate
- Construirea încrederei în sistemele de inteligență artificială prin transparență
Concepte XAI Avansate
- Explorarea explicațiilor contrafactice
- Explicarea rețelelor neuronale și modelelor de învățare profundă
- Interpretarea sistemelor AI complexe
Trenduri Viitoare în Inteligența Artificială Explicabilă (XAI)
- Tehnici emergente în cercetările XAI
- Provocări și oportunități pentru transparența AI viitoare
- Impactul XAI asupra dezvoltării responsabile ale inteligenței artificiale
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- Comprehensii de bază ale conceptelor de învățare automată
- FAMILIARIZARE CU PROGRAMAREA ÎN PYTHON
Publicul vizat
- Inițiați în Inteligența Artificială
- Enthusiasti de știința datelor
14 ore
