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.
Durata 14 ore
Schița de curs
Introducere în AI Explicabilă
- Ce este AI Explicabilă (XAI)?
- Importanța transparenței în modelele de AI
- Provocările cheie în interpretabilitatea AI
Tehnici de bază pentru XAI
- Metode independente de model: LIME, SHAP
- Metode de explicabilitate specifice modelului
- Explicarea deciziilor luate de modelele black-box
Hands-on cu instrumente XAI
- Introducere în biblioteci open-source pentru XAI
- Implementarea XAI în modele simple de machine learning
- Vizualizarea explicațiilor și a comportamentului modelului
Provocări în explicabilitate
- Compromisul dintre acuratețe și interpretabilitate
- Limitările metodologiilor XAI actuale
- Gestionarea biasului și a echității în modelele explicabile
Aspecte etice în XAI
- Înțelegerea implicațiilor etice ale transparenței în AI
- Echilibrarea explicabilității cu performanța modelului
- Preocupări privind confidențialitatea și protecția datelor în XAI
Aplicații din lumea reală ale XAI
- XAI în sănătate, finanțe și aplicarea legii
- Cerințe regulatorii pentru explicabilitate
- Construirea încrederii în sistemele de AI prin transparență
Concepte avansate de XAI
- Explorarea explicațiilor contrafactuale
- Explicarea rețelelor neurale și a modelelor de deep learning
- Interpretarea sistemelor complexe de AI
Tendențe viitoare în AI Explicabilă
- Tehnici emergente în cercetarea XAI
- Provocări și oportunități pentru transparența viitoare a AI
- Impactul XAI asupra dezvoltării responsabile a AI
Cerințe
- Înțelegere de bază a conceptelor de machine learning
- Familiaritate cu programarea în Python
Public țintă
- Începători în AI
- Enthusiaști pentru data science
