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 AI Explicabil (XAI) și Transparența Modelelor
- Ce este AI Explicabil?
- De ce este importantă transparența în sistemele de AI
- Interpretabilitate vs. performanță în modelele de AI
Prezentare Generală a Tehnicilor de XAI
- Metode agnostice de model: SHAP, LIME
- Tehnici de explicabilitate specifice modelului
- Explicarea rețelelor neuronale și a modelelor de învățare profundă
Construirea Modelelor de AI Transparente
- Implementarea modelelor interpretabile în practică
- Compararea modelelor transparente vs. modelele „cutie neagră”
- Echilibrarea complexității cu explicabilitatea
Instrumente și Biblioteci Avansate de XAI
- Utilizarea SHAP pentru interpretarea modelelor
- Exploatarea LIME pentru explicabilitatea locală
- Vizualizarea deciziilor și comportamentelor modelelor
Abordarea Corectitudinii, Părtinirii și Eticii în AI
- Identificarea și atenuarea părtinirii în modelele de AI
- Corectitudinea în AI și impactul său social
- Asigurarea responsabilității și eticii în implementarea AI
Aplicații din Lumea Reală ale XAI
- Studii de caz în domeniile sănătății, finanțelor și guvernării
- Interpretarea modelelor de AI pentru conformitatea cu reglementările
- Construirea încrederii prin sisteme de AI transparente
Direcții Viitoare în AI Explicabil
- Cercetări emergente în XAI
- Provocări în scalarea XAI pentru sisteme la scară mare
- Oportunități pentru viitorul AI-ului transparent
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență în învățarea automată și dezvoltarea modelelor de AI
- Familiaritate cu programarea în Python
Publicul țintă
- Oameni de știință de date
- Ingineri de învățare automată
- Specialiști în AI
21 Ore
