Курс за обучение по Увод в обяснимия изкуствен интелект (XAI) за начинаещи

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за XAI техники за сложни AI модели.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Внедряват най-съвременни XAI техники в AI модели.
• Интерпретират модели за дълбоко обучение и техните решения.
• Прилагат усъвършенствани моделно-агностични и моделно-специфични методи за обяснимост.
• Адресират предизвикателства, свързани с прозрачността на AI в сложни системи.

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

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират предизвикателствата на обяснимостта в дълбокото обучение.
• Прилагат напреднали XAI техники за невронни мрежи.
• Интерпретират решения, взети от модели за дълбоко обучение.
• Оценяват компромисите между производителност и прозрачност.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да прилагат техники за Обясним изкуствен интелект, за да осигурят справедливи, прозрачни и етични ИИ системи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират ролята на XAI в етичните ИИ системи.
• Прилагат XAI техники за откриване и смекчаване на отклонения в ИИ модели.
• Осигуряват прозрачност в процесите на вземане на решения от ИИ модели.
• Съгласуват разработването на ИИ с етични и регулаторни стандарти.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно до напреднало ниво, които желаят да внедрят прозрачни AI системи в реални приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират значението на прозрачността в AI моделите.
• Прилагат напреднали XAI техники за интерпретиране на сложни модели.
• Подобряват прозрачността на моделите, използвайки SHAP, LIME и други инструменти.
• Адресират етични проблеми и безпристрастност в AI моделите.