Курс за обучение по Напреднени техники в Explainable AI (XAI)

Този курс с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочен към начинаещи професионалисти, които искат да научат основата на Explainable AI и нейната роля при разработването на отговорни AI системи.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции на Explainable AI.
• Разгледат значението на прозрачността и интерпретирането в AI модели.
• Научат основни техники за прави AI модели интерпретируеми.
• Прилагат XAI техники към прости модели за машинно обучение.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да изследват най-съвременните XAI техники за модели на задълбочено обучение, с фокус върху изграждането на интерпретируеми AI системи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете предизвикателствата на обяснимостта в дълбокото обучение.
• Внедрете усъвършенствани XAI техники за невронни мрежи.
• Интерпретирайте решенията, взети от модели на дълбоко обучение.
• Оценете компромисите между производителност и прозрачност.

Това обучение, провеждано от инструктор в България (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на средно ниво, които искат да прилагат техники на Обясним Искусствен Интелект (XAI) за гарантиране на справедливост, прозрачност и етични системи за Искусствен Интелект.

След приключване на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат ролята на XAI в етични системи за Искусствен Интелект.
• Прилагат техники на XAI за откриване и намаляване на предразсъдъците в модели на Искусствен Интелект.
• Гарантират прозрачност в процесите на вземане на решения от модели на Искусствен Интелект.
• Синхронизират разработката на Искусствен Интелект с етични и регулаторни стандарти.

Товата обучение под ръководство на инструктор в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти с среден до високо ниво, които желаят да внедряват прозрачни системи на изкуствен интелигент в реални приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат значението на прозрачността в модели на изкуствен интелигент.
• Внедряват напреднали техники на XAI за интерпретиране на сложни модели.
• Увеличават прозрачността на моделите, използвайки SHAP, LIME и други инструменти.
• Разглеждат етични проблеми и справедливост в модели на изкуствен интелигент.