Курс за обучение по Обясним изкуствен интелект (XAI) за етично разработване на ИИ

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 на живо в България (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на начинаещо ниво, които желаят да научат основите на обяснимия ИИ и неговата роля в разработването на отговорни ИИ системи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират фундаменталните концепции на обяснимия ИИ.
• Изследват значението на прозрачността и интерпретируемостта в ИИ моделите.
• Научат основни техники за правене на ИИ модели обясними.
• Прилагат XAI техники към прости модели за машинно обучение.

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 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.