Курс за обучение по Обоснователна изкуствена интелигенция (XAI) за етично развитие на AI

Този обучение с инструктор, което се провежда в живо (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на напреднал ниво, които искат да подобрят разбирането си за техники на XAI за сложни модели на изкуствен интелигент.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат съвременни техники на XAI в модели на изкуствен интелигент.
• Интерпретират модели на дълбоко обучение и техните решения.
• Прилагат напреднали модели-независими и модели-зависими методологии за обяснение.
• Адресират предизвикателства, свързани с прозрачността на изкуствен интелигент в сложни системи.

Този курс с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочен към начинаещи професионалисти, които искат да научат основата на Explainable AI и нейната роля при разработването на отговорни AI системи.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции на Explainable AI.
• Разгледат значението на прозрачността и интерпретирането в AI модели.
• Научат основни техники за прави AI модели интерпретируеми.
• Прилагат XAI техники към прости модели за машинно обучение.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете предизвикателствата на обяснимостта в дълбокото обучение.
• Внедрете усъвършенствани XAI техники за невронни мрежи.
• Интерпретирайте решенията, взети от модели на дълбоко обучение.
• Оценете компромисите между производителност и прозрачност.

Товата обучение под ръководство на инструктор в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти с среден до високо ниво, които желаят да внедряват прозрачни системи на изкуствен интелигент в реални приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат значението на прозрачността в модели на изкуствен интелигент.
• Внедряват напреднали техники на XAI за интерпретиране на сложни модели.
• Увеличават прозрачността на моделите, използвайки SHAP, LIME и други инструменти.
• Разглеждат етични проблеми и справедливост в модели на изкуствен интелигент.