Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do vysvětlitelného umělého rozumování (XAI) a průhlednosti modelů
- Co je vysvětlitelné umělé rozumování?
- Proč je důležita průhlednost v systémech umělé inteligence
- Interpretovatelnost vs. výkonnost v modelech AI
Přehled technik XAI
- Model-agnostické metody: SHAP, LIME
- Specifické techniky vysvětlitelnosti modelů
- Vysvětlení neuronových sítí a hlubokého učení
Vytváření průhledných modelů AI
- Implementace interpretovatelných modelů ve skutečnosti
- Porovnání transparentních modelů s "black-box" modely
- Rozvážení komplexity a vysvětlitelnosti
Pokročilé nástroje a knihovny XAI
- Používání SHAP pro interpretaci modelů
- Využití LIME pro lokální vysvětlivost
- vizualizace rozhodování a chování modelu
Řešení spravedlnosti, zárodek předsudků a etické AI
- Identifikace a snížení předsudku v modelech AI
- Spravedlnost ve umělé inteligenci a její společenský dopad
- Zajištění odpovědnosti a etiky při nasazování AI
Skutečné aplikace XAI
- Případové studie v zdravotnictví, financích a ve správě
- Interpretace modelů AI pro soulad s právními předpisy
- Vytváření důvěry prostřednictvím průhledných systémů AI
Budoucí směry vysvětlitelného umělého rozumování
- Vznikající výzkumy v oblasti XAI
- Výzvy spojené s škálováním XAI pro velké systémy
- Možnosti budoucnosti průhledné AI
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Zkušenosti s vývojem modelů strojového učení a umělé inteligence
- znalost programování v jazyce Python
Cílová skupina
- analytičtí data
- inženýři strojového učení
- odborníci na umělou inteligenci
21 hodiny
