Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Doba trvání 14 hodiny
Návrh Školení
Úvod do vysvětlitelné AI
- Co je vysvětlitelná AI (XAI)?
- Důležitost transparentnosti v AI modelech
- Klíčové výzvy v interpretovatelnosti AI
Základní techniky XAI
- Metody nezávislé na modelu: LIME, SHAP
- Metody vysvětlitelnosti specifické pro model
- Vysvětlování rozhodnutí provedených černou bednou modelů
Práce s nástroji XAI
- Úvod do open-source knihoven XAI
- Implementace XAI v jednoduchých modelech strojového učení
- Vizualizace vysvětlení a chování modelů
Výzvy v oblasti vysvětlitelnosti
- Kompromis mezi přesností a interpretovatelností
- Omezení aktuálních metod XAI
- Pracování s biasem a spravedlností ve vysvětlitelných modelech
Etické aspekty XAI
- Pochopení etických důsledků transparentnosti AI
- Vyváženost vysvětlitelnosti a výkonu modelu
- Zásady soukromí a ochrany dat v XAI
Reálné aplikace XAI
- XAI ve zdravotnictví, finančním sektoru a vymáhání práva
- Regulační požadavky na vysvětlitelnost
- Stavění důvěry v AI systémy prostřednictvím transparentnosti
Pokročilé koncepty XAI
- Prozkoumávání kontrfaktuálních vysvětlení
- Vysvětlování neuronových sítí a modelů hlubokého učení
- Interpretace komplexních AI systémů
Budoucí trendy v vysvětlitelné AI
- Vznikající techniky v výzkumu XAI
- Výzvy a příležitosti pro budoucí transparentnost AI
- Dopad XAI na odpovědný vývoj AI
Požadavky
- Základní porozumění konceptům strojového učení
- Znalost programování v Pythonu
Publikum
- Začátečníci v oblasti AI
- Enthusiasti datové vědy
