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.
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