Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în Tehnici Avansate de XAI
- Rezumat al metodelor XAI de bază
- provocări în interpretarea modelelor AI complexe
- Tendințe în cercetare și dezvoltare XAI
Tehnici de Explicabilitate Neaprioristică la Model
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- Explicații prin ancore
Tehnici de Explicabilitate Specifice Modelelor
- Propagarea relevanței pe niveluri (LRP)
- DeepLIFT (Caracteristici Importante în Aprofundare)
- Metode bazate pe gradient (Grad-CAM, Gradienți Integrări)
Explicații Modele de Învățare Profundă
- Interpretarea rețelelor neuronale convoluționale (CNNs)
- Explicațiile pentru rețele neuronale recurente (RNNs)
- Analiza modelelor bazate pe transformere (BERT, GPT)
Managează provocările Interpretabilității
- Abordarea limitațiilor modelelor cu cutie neagră
- Echilibrarea preciziei și interpretabilității
- Gestionarea biasei și a egalității în explicații
Aplicații ale XAI în Sisteme din Lumea Reală
- XAI în sănătate, finanțe și sisteme legale
- Reglementarea AI și cerințele de conformitate
- Construirea încrederei și responsabilității prin intermediul XAI
Trenduri Viitoare în Inteligența Artificială Explicabilă
- Tehnici și instrumente emergente în XAI
- Modele de explicabilitate următoarei generații
- Oportunități și provocări în transparența AI
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Comprehensia solidă a inteligenței artificiale și a învățării automate
- Experiență cu rețele neuronale și învățarea profundă
- Cunoștințe de baze ale tehnologiilor XAI (Explainable AI)
Publicul vizat
- Cercetători experimentați în domeniul inteligenței artificiale
- Ingineri de învățare automatizată
21 ore
