Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în AI Explicabil
- Ce este AI Explicabil (XAI)?
- Importanța transparenței în modelele AI
- Provocări cheie în interpretabilitatea AI
Tehnici de bază XAI
- Metode agnostice la model: LIME, SHAP
- Metode de explicabilitate specifice modelului
- Explicarea deciziilor luate de modelele „black-box”
Practică cu instrumente XAI
- Introducere în bibliotecile open-source XAI
- Implementarea XAI în modele simple de învățare automată
- Vizualizarea explicațiilor și comportamentului modelului
Provocări în explicabilitate
- Compromisuri între acuratețe și interpretabilitate
- Limitările metodelor actuale XAI
- Gestionarea părtinirii și echității în modelele explicabile
Considerații etice în XAI
- Înțelegerea implicațiilor etice ale transparenței AI
- Echilibrarea explicabilității cu performanța modelului
- Preocupări legate de confidențialitate și protecția datelor în XAI
Aplicații practice ale XAI
- XAI în domeniile sănătății, financiar și al aplicării legii
- Cerințe reglementare pentru explicabilitate
- Construirea încrederii în sistemele AI prin transparență
Concepte avansate XAI
- Explorarea explicațiilor contra-factuale
- Explicarea rețelelor neuronale și a modelelor de învățare profundă
- Interpretarea sistemelor AI complexe
Tendințe viitoare în AI Explicabil
- Tehnici emergente în cercetarea XAI
- Provocări și oportunități pentru transparența viitoare a AI
- Impactul XAI asupra dezvoltării responsabile a AI
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Înțelegere de bază a conceptelor de învățare automată
- Familiaritate cu programarea în Python
Publicul țintă
- Începători în AI
- Pasionați de știința datelor
14 Ore
