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
Explicable AI (XAI) Bevezetése
- Mi az Explicable AI (XAI)?
- A transparencia fontossága az AI-modellekben
- Az AI értelmezhetőség kulcsfontosságú kihívásai
Alapvető XAI technikák
- Modellagnosztikus módszerek: LIME, SHAP
- Modellspecifikus magyarázhatóság módszerek
- A black-box modellek döntéseinek magyarázata
Gyakorlati XAI eszközök
- Bevezetés a nyílt forrású XAI könyvtárakba
- XAI alkalmazása egyszerű gépi tanulási modellekben
- Magyarázatok és modellviselkedés vizualizálása
Magyarázhatóság kihívásai
- Pontosság és értelmezhetőség kompromisszumai
- Jelenlegi XAI módszerek korlátai
- Előítélet és igazságosság kezelése magyarázható modellekben
Etikai szempontok az XAI-ban
- Az AI-transzparencia etikai következményeinek megértése
- A magyarázhatóság egyensúlya a modell teljesítményével
- Adatvédelmi és adatvédelem kérdések az XAI-ban
XAI valós világbeli alkalmazásai
- XAI orvostudományban, pénzügyekben és rendőri felügyeletben
- Szervezeti követelmények a magyarázhatóságra
- Bizalomépítés az AI-rendszerekben a transparencián keresztül
Fejlett XAI fogalmak
- Kontrafaktikus magyarázatok feltárása
- Hálók és mély tanulási modellek magyarázata
- Bonyolult AI-rendszerek értelmezése
Jövőbeli trendek az explicable AI-ban
- Újabban megjelent módszerek az XAI kutatásában
- Kihívások és lehetőségek a jövőbeli AI-transzparenciára
- XAI hatása a felelős AI-fejlesztésre
Összegzés és Következő lépések
Követelmények
- Gyermekmódos tiszta gépi tanulási fogalmak érzetének megismerése
- Python programozás ismerete
Audience
- AI kezdők
- Adat tudományok lelkesedők
14 Órák
