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
Mărturii (2)
Oferindu-le celor care nu au folosit niciodată AI o oarecare repetiție în formularea prompturilor și celor care folosesc deja AI posibilitatea de a lua în considerare metode diferite de utilizare.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Curs - Artificial Intelligence (AI) Overview
Tradus de catre o masina
Lucrând pe baza principiilor de bază într-un mod concentrat, și trecerea la aplicarea studiilor de caz în aceeași zi
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Tradus de catre o masina
