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.
Durata 14 ore
Schița de curs
Introducere în AI Explicabil
- Ce este AI-ul Explicabil (XAI)?
- Importanța transparenței în modelele de AI
- Provocările cheie în interpretabilitatea AI
Tehnici de Bază XAI
- Metode agnostice fața de model: LIME, SHAP
- Metode de explicabilitate specifice modelului
- Explicarea deciziilor luate de modelele de tip black-box
Hands-On cu Unelte XAI
- Introducere în biblioteci XAI open-source
- Implementarea XAI în modele simple de machine learning
- Vizualizarea explicațiilor și a comportamentului modelului
Provocări în Explicabilitate
- Compromisul între acuratețe și interpretabilitate
- Limitările metodelor XAI actuale
- Gestionarea bias-ului și echității în modelele explicabile
Aspecte Etice în XAI
- Înțelegerea implicațiilor etice ale transparenței AI
- Echilibrul dintre explicabilitate și performanța modelului
- Preocupări legate de confidențialitate și protecția datelor în XAI
Aplicații în Practică ale XAI
- XAI în sănătate, finanțe și aplicarea legii
- Cerințe regulate pentru explicabilitate
- Construirea încrederii în sistemele de AI prin transparență
Concepte Avansate XAI
- Explorarea explicațiilor contrafactive
- Explicarea rețelelor neuronale și a modelelor de deep learning
- Interpretarea sistemelor complexe de AI
Tendințe Viitoare în AI Explicabil
- Tehnici emergente în cercetarea XAI
- Provocări și oportunități pentru viitoarea transparență AI
- Impactul XAI asupra dezvoltării AI-ului responsabil
Cerințe
- Înțelegere de bază a conceptelor de machine learning
- Familiarizare cu programarea în Python
Audiență
- Începători în AI
- Pasiionați de data science
