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 magyarázható mesterséges intelligenciába (XAI) és a modell átláthatóságába
- Mi a magyarázható mesterséges intelligencia?
- Miért fontos az átláthatóság az AI rendszerekben?
- Értelmezhetőség vs. teljesítmény az AI modellekben
Az XAI technikák áttekintése
- Modellfüggetlen módszerek: SHAP, LIME
- Modellspecifikus magyarázati technikák
- Neurális hálózatok és mélytanulási modellek magyarázata
Átlátható AI modellek építése
- Értelmezhető modellek gyakorlati implementálása
- Átlátható modellek összehasonlítása a fekete doboz modellekkel
- Bonyolultság és értelmezhetőség egyensúlya
Fejlett XAI eszközök és könyvtárak
- SHAP használata modellértelmezéshez
- LIME használata helyi magyarázhatósághoz
- Modell döntések és viselkedések vizualizációja
A tisztesség, elfogultság és etikus AI kezelése
- Elfogultság azonosítása és csökkentése AI modellekben
- Tisztesség az AI-ben és társadalmi hatásai
- Felelősség és etika biztosítása az AI üzembe helyezésében
XAI valós alkalmazásai
- Esettanulmányok az egészségügyben, pénzügyben és kormányzati szférában
- AI modellek értelmezése szabályozási megfelelőség érdekében
- Bizalom építése átlátható AI rendszerekkel
A magyarázható mesterséges intelligencia jövőbeli irányai
- Új kutatási területek az XAI területén
- Kihívások az XAI nagy léptékű rendszerekre való alkalmazásában
- Lehetőségek az átlátható AI jövőjében
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Tapasztalat gépi tanulásban és AI modellfejlesztésben
- Ismeret a Python programozásban
Közönség
- Adattudósok
- Gépi tanulás mérnökök
- AI szakemberek
21 Órák
