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 Explainable AI (XAI) és a Modellátlátszóságba
- Mi az Explainable AI?
- Miért fontos az átlátszóság az AI rendszerekben
- Interpretálhatóság vs. teljesítmény az AI modellekben
Áttekintés az XAI technikákról
- Modellagnosztikus módszerek: SHAP, LIME
- Modellspecifikus magyarázat-technikák
- Neurális hálózatok és mélytanulási modellek magyarázata
Átlátszó AI Modellek Fejlesztése
- Interpretálható modellek gyakorlati alkalmazása
- Átlátszó modellek vs. fekete doboz modellek összehasonlítása
- Bonyolultság és magyarázhatóság kiegyensúlyozása
Haladó XAI Eszközök és Könyvtárak
- SHAP használata modell interpretálásához
- LIME használata a helyi magyarázhatósághoz
- Modell döntéseinek és viselkedésének vizualizációja
Fairness, Bias és Etikai AI Kezelése
- Bias azonosítása és csökkentése az AI modellekben
- Fairness az AI-ban és társadalmi hatásai
- Felelősség és etika biztosítása az AI implementációban
XAI Valós Esetek
- Esettanulmányok az egészségügyben, pénzügyi szektorban és kormányzati szférában
- AI modellek értelmezése szabályozási megfelelőség érdekében
- Bizalom felépítése átlátszó AI rendszerekkel
Jövőbeli Irányok az Explainable AI-ban
- Új kutatások az XAI-ban
- Kihívások az XAI nagy méretű rendszerekbe skálázásában
- Lehetőségek az átlátszó AI jövőjének
Összefoglalás és Következő Lépések
Követelmények
- Tapasztalata van a gépi tanulásban és az AI-modellek fejlesztésében
- Jól ismeri a Python programozást
Célközönség
- Adat tudósok
- Gépi tanulási mérnökök
- AI szakemberek
21 Órák
