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 a mélytanulás megmagyarázhatóságába
- Mik a fekete doboz modellek?
- Az átláthatóság jelentősége az AI rendszerekben
- Áttekintés a neurális hálózatokban rejlő megmagyarázhatósági kihívásokról
Fejlett XAI technikák a mélytanulásban
- Modell-független módszerek a mélytanulásban: LIME, SHAP
- Rétegenkénti relevancia terjesztés (LRP)
- Kiemelő térképek és gradiens alapú módszerek
Neurális hálózatok döntéseinek magyarázata
- Rejtett rétegek vizualizálása neurális hálózatokban
- Figyelemmechanizmusok megértése mélytanulási modellekben
- Ember által olvasható magyarázatok generálása neurális hálózatokból
Eszközök a mélytanulási modellek magyarázatához
- Bevezetés a nyílt forráskódú XAI könyvtárakba
- A Captum és az InterpretML használata a mélytanulásban
- Megmagyarázhatósági technikák integrálása a TensorFlow és PyTorch keretrendszerekbe
Értelmezhetőség vs. Teljesítmény
- Kompromisszumok a pontosság és az értelmezhetőség között
- Értelmezhető, de hatékony mélytanulási modellek tervezése
- Elfogultság és igazságosság kezelése a mélytanulásban
A mélytanulás megmagyarázhatóságának valós alkalmazásai
- Megmagyarázhatóság az egészségügyi AI modellekben
- Szabályozási követelmények az AI átláthatóságához
- Értelmezhető mélytanulási modellek üzembe helyezése éles környezetben
Etikai megfontolások az értelmezhető mélytanulásban
- Az AI átláthatóságának etikai vonatkozásai
- Az etikai AI gyakorlatok és az innováció egyensúlyozása
- Adatvédelmi aggályok a mélytanulás megmagyarázhatóságában
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Haladó szintű ismeret a mélytanulás területén
- Ismeret a Python és a mélytanulási keretrendszerek területén
- Tapasztalat neurális hálózatokkal való munkavégzésben
Közönség
- Mélytanulási mérnökök
- AI szakemberek
21 Órák
Vélemények (5)
Hunter rendkívül túlmutató, nagyon megfogadó, kiválóan tudományos és személyes. Nagyon jól sikerült.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Kurzus - Artificial Intelligence (AI) Overview
Gépi fordítás
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Kurzus - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Gépi fordítás
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Kurzus - Neural Network in R
Gépi fordítás
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Kurzus - Introduction to the use of neural networks
Gépi fordítás
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Kurzus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Gépi fordítás
