Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Az XAI (Explainable AI) Fejlett Technikái Bevezetése
- Az alapvető XAI módszerek áttekintése
- Bizonyos AI-modellek értelmezési kihívások
- Az XAI kutatási és fejlesztési irányzatok
Modelltől Független Megmagasztalási Technikák
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- Anchor magyarázatok
Modellspecifikus Megmagasztalási Technikák
- Layer-wise relevance propagation (LRP)
- DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures)
- Gradient-based módszerek (Grad-CAM, Integrated Gradients)
Mélytanulási Modellek Megmagasztalása
- Konvolúciós neurális hálózatok (CNNs) értelmezése
- Rekurzív neurális hálózatok (RNNs) magyarázata
- Transformer alapú modellek (BERT, GPT) elemzése
Megmagasztalási Kihívások Kezelése
- Fekete-doboz-modellek korlátozások kezelése
- Pontosság és megmagasztalás egyensúlyozása
- Magyarázatokban való torzítás és igazságosság kezelése
Az XAI Valós Életbeli Rendelkezési Rendszerekben
- XAI orvosi, pénzügyi és jogi rendszerekben
- AI-szabályozás és megfelelési követelmények
- Bizalom és felelősségépítés XAI által
Az Explainable AI Jövőbeli Irányzatai
- Új módszerek és eszközök az XAI-ban
- Következő generációs magyarázatmodellek
- Az AI átláthatóságban rejlő lehetőségek és kihívások
Összegzés és Következő Lépések
Követelmények
- Megbízható ismeretek az AI és a machine learning területéről
- Tapasztalat a neuronhálózatok és a deep learning használatában
- Ismeret az alapvető XAI technikákkal
Célközönség
- Tapasztalt AI kutatók
- Machine learning mérnökök
21 Órák
