План на курса

Введение в Объяснимо Интелигентно Образуване (XAI)

  • Какво е Объяснимо Интелигентно Образуване (XAI)?
  • Важността на прозрачността в моделите на ИО
  • Основни предизвикателства в интерпретируемостта на ИО

Основни техники на XAI

  • Модел-агностични методи: LIME, SHAP
  • Методи за обяснение специфични за модела
  • Обяснение на решенията на черни кутии модели

Практически навици с инструменти на XAI

  • Въведение в отворени източници библиотеки на XAI
  • Прилагане на XAI в прости модели на машино обучение
  • Визуализация на обясненията и поведението на модела

Предизвикателства в Объяснимостта

  • Търговия между точност и интерпретируемост
  • Ограничения на съществуващите XAI методи
  • Разработка на предвзетост и справедливост в обясними модели

Етични разсъждения в XAI

  • Разбиране на етичните последици от прозрачността на ИО
  • Балансиране на обяснимостта с изпълнението на модела
  • Принципи на защита на личните данни и защита на данни в XAI

Практически приложения на XAI

  • XAI в здравните грижи, финансовите услуги и правоохранителната система
  • Регулаторни изисквания за объяснимост
  • Изграждане на доверие в системите на ИО чрез прозрачност

Напреднали концепции на XAI

  • Разследване на контрафактични обяснения
  • Обяснение на нейронни мрежи и модели на дълбокото обучение
  • Интерпретиране на сложни системи на ИО

Бъдещи тенденции в Объяснимо Интелигентно Образуване

  • Развиващи се техники в изследванията на XAI
  • Предизвикателства и възможности за бъдеща прозрачност на ИО
  • Влияние на XAI върху отговорното развитие на ИО

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Основни знания за концепции на машинно обучение
  • Знакомство с програмиране на Python

Целева аудитория

  • Началоци в AI
  • Ентусиасти на данни науки
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории