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) și Transparența Modelelor
- Ce este Inteligența Artificială Explicabilă?
- De ce contează transparența în sistemele de IA
- Interpretabilitate vs. performanță în modelele de IA
Prezentare Generală a Tehnicilor XAI
- Metode model-agnostice: SHAP, LIME
- Tehnici specifice de explicabilitate pentru modele
- Explicarea rețelelor neuronale și modelelor de învățare profunda
Construirea Modelelor AI Transparente
- Implementarea modelelor interpretabile în practică
- Compararea modelelor transparente cu cele de tip "black-box"
- Eliberarea complexității prin explicabilitate
Instrumentele și Biblitecele Avansate XAI
- Utilizarea SHAP pentru interpretarea modelelor
- Exploatarea LIME pentru explicabilitate locală
- Visualizarea deciziilor și comportamentelor modelelor
Abordarea Imparcălialității, Biasei și AI Etiice
- Identificarea și corectarea biasei în modelele de IA
- Imparcălialitatea în IA și impactele sale sociale
- Asigurarea responsabilității și eticii în implementarea AI
Aplicațiile din Viața Cotidiană ale XAI
- Studii de caz în sănătate, finanțe și guvernare
- Interpretarea modelelor AI pentru conformitate cu reglementările
- Crearea unei credibilități prin sistemele AI transparente
Direcții Viitoare în Inteligența Artificială Explicabilă
- Cercetări emergente în XAI
- Provocările în scalarea XAI pentru sisteme de mari dimensiuni
- Oportunități pentru viitorul AI transparentei
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență în dezvoltarea de modele de învățare automată și IA
- Cunoștințe cu programarea în Python
Publicul vizat
- Cercetători de date
- Ingineri AI
- Specialiști în IA
21 ore
