Schița de curs

Introducere în Explicabilitatea Învățării Profunde

  • Ce sunt modelele de tip "cutie neagră"?
  • Importanța transparenței în sistemele AI
  • Prezentare generală a provocărilor de explicabilitate în rețelele neuronale

Tehnici Avansate XAI pentru Învățarea Profundă

  • Metode agnostice pentru modele de învățare profundă: LIME, SHAP
  • Propagarea relevanței pe straturi (LRP)
  • Hărți de saliență și metode bazate pe gradient

Explicarea Deciziilor Rețelelor Neuronale

  • Vizualizarea straturilor ascunse în rețelele neuronale
  • Înțelegerea mecanismelor de atenție în modelele de învățare profundă
  • Generarea de explicații ușor de înțeles din rețelele neuronale

Instrumente pentru Explicarea Modelelor de Învățare Profundă

  • Introducere în bibliotecile open-source XAI
  • Utilizarea Captum și InterpretML pentru învățarea profundă
  • Integrarea tehnicilor de explicabilitate în TensorFlow și PyTorch

Interpretabilitate vs. Performanță

  • Compromisuri între acuratețe și interpretabilitate
  • Proiectarea modelelor de învățare profundă interpretabile, dar performante
  • Gestionarea părtinirii și echității în învățarea profundă

Aplicații Practice ale Explicabilității în Învățarea Profundă

  • Explicabilitatea în modelele AI din domeniul sănătății
  • Cerințele reglementare pentru transparența în AI
  • Implementarea modelelor de învățare profundă interpretabile în producție

Considerații Etici în Explicabilitatea Învățării Profunde

  • Implicații etice ale transparenței în AI
  • Echilibrarea practicilor etice în AI cu inovația
  • Preocupări legate de confidențialitate în explicabilitatea învățării profunde

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegere avansată a învățării profunde
  • Cunoștințe de Python și framework-uri de învățare profundă
  • Experiență în lucrul cu rețele neuronale

Publicul Țintă

  • Ingineri de învățare profundă
  • Specialiști în AI
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (5)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite