Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в обяснимия ИИ
- Какво е обясним ИИ (XAI)?
- Значение на прозрачността в ИИ моделите
- Ключови предизвикателства пред интерпретируемостта на ИИ
Основни XAI техники
- Моделно-агностични методи: LIME, SHAP
- Методи за обяснимост, специфични за модела
- Обясняване на решения, взети от модели тип „черна кутия“
Практическа работа с XAI инструменти
- Въведение в библиотеките за XAI с отворен код
- Внедряване на XAI в прости модели за машинно обучение
- Визуализиране на обяснения и поведение на модела
Предизвикателства пред обяснимостта
- Компромиси между точност и интерпретируемост
- Ограничения на настоящите XAI методи
- Справяне с отклонения и справедливост в обяснимите модели
Етични съображения в XAI
- Разбиране на етичните последици от прозрачността на ИИ
- Балансиране на обяснимостта с производителността на модела
- Загриженост за поверителността и защитата на данните в XAI
Приложения на XAI в реалния свят
- XAI в здравеопазването, финансите и правоприлагането
- Регулаторни изисквания за обяснимост
- Изграждане на доверие в ИИ системите чрез прозрачност
Разширени XAI концепции
- Изследване на контрафактически обяснения
- Обясняване на невронни мрежи и модели за дълбоко обучение
- Интерпретиране на сложни ИИ системи
Бъдещи тенденции в обяснимия ИИ
- Нововъзникващи техники в изследванията на XAI
- Предизвикателства и възможности за бъдеща прозрачност на ИИ
- Въздействие на XAI върху отговорното разработване на ИИ
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основно разбиране на концепциите за машинно обучение
- Запознатост с програмирането на Python
Аудитория
- Начинаещи в ИИ
- Ентусиасти в науката за данни
14 Часа
