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 IA Explicabilă
- Ce este IA Explicabilă (XAI)?
- Importanța transparenței în modelele de IA
- Principalele provocări în interpretabilitatea IA
Tehnici de Bază ale XAI
- Metode agnostice de model: LIME, SHAP
- Metode de explicabilitate specifice modelului
- Explicarea deciziilor luate de modelele de tip „cutie neagră”
Practică cu Instrumente XAI
- Introducere în bibliotecile open-source XAI
- Implementarea XAI în modele simple de învățare automată
- Vizualizarea explicațiilor și a comportamentului modelului
Provocări în Explicabilitate
- Compromisuri între acuratețe și interpretabilitate
- Limitările metodelor actuale de XAI
- Gestionarea părtinirii și echității în modelele explicabile
Considerații Etici în XAI
- Înțelegerea implicațiilor etice ale transparenței IA
- Echilibrarea explicabilității cu performanța modelului
- Preocupări legate de confidențialitate și protecția datelor în XAI
Aplicații Practice ale XAI
- XAI în domeniile sănătății, financiar și aplicarea legii
- Cerințe reglementare pentru explicabilitate
- Construirea încrederii în sistemele de IA prin transparență
Concepte Avansate în XAI
- Explorarea explicațiilor contrafactuale
- Explicarea rețelelor neuronale și a modelelor de învățare profundă
- Interpretarea sistemelor complexe de IA
Tendințe Viitoare în IA Explicabilă
- Tehnici emergente în cercetarea XAI
- Provocări și oportunități pentru transparența viitoare a IA
- Impactul XAI asupra dezvoltării responsabile a IA
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegere de bază a conceptelor de învățare automată
- Familiaritate cu programarea în Python
Publicul Țintă
- Începători în domeniul IA
- Pasionați de știința datelor
14 Ore
