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
Bevezetés az Érthető MI-be
- Mi az Érthető MI (XAI)?
- Az átláthatóság fontossága az AI-modellekben
- Az AI értelmezhetőségének fő kihívásai
Alapvető XAI technikák
- Modellfüggetlen módszerek: LIME, SHAP
- Modellspecifikus magyarázó módszerek
- Feketedoboz-modellek döntéseinek magyarázata
Gyakorlat XAI eszközökkel
- Bevezetés a nyílt forráskódú XAI könyvtárakba
- XAI implementálása egyszerű gépi tanulási modellekben
- Magyarázatok és modellviselkedés vizualizálása
Kihívások az értelmezhetőségben
- Pontosság és értelmezhetőség közötti kompromisszumok
- A jelenlegi XAI módszerek korlátai
- Elfogultság és tisztesség kezelése az érthető modellekben
Etikai megfontolások az XAI-ban
- Az AI átláthatóságának etikai következményeinek megértése
- Az értelmezhetőség és a modell teljesítményének egyensúlyozása
- Adatvédelem és adatvédelmi aggályok az XAI-ban
XAI valós alkalmazásai
- XAI az egészségügyben, pénzügyekben és bűnüldözésben
- Szabályozási követelmények az értelmezhetőségre
- Bizalom építése az AI rendszerekben az átláthatóság révén
Haladó XAI fogalmak
- Ellenpéldás magyarázatok felfedezése
- Neurális hálózatok és mélytanulási modellek magyarázata
- Komplex AI rendszerek értelmezése
Jövőbeli trendek az Érthető MI-ben
- Új technikák az XAI kutatásban
- Kihívások és lehetőségek a jövőbeli AI átláthatóságában
- Az XAI hatása a felelős AI fejlesztésre
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Alapvető ismeretek a gépi tanulás fogalmairól
- Ismeret a Python programozásban
Közönség
- AI kezdők
- Adattudomány iránt érdeklődők
14 Órák
