План на курса

Въведение в Объяснимото Умно Изкуство (XAI) и Прозрачност на Моделите

  • Какво е Объяснимото Умно Изкуство?
  • Защо прозрачността е важна в системите на Умно Изкуство
  • Интерпретируемост срещу производителност в моделите на Умно Изкуство

Преглед на Техниките на XAI

  • Модел-агностични методи: SHAP, LIME
  • Техники за специфична обяснимост на моделите
  • Обясняване на нейронни мрежи и модели на дълбокото обучение

Създаване на Прозрачни Модели на Умно Изкуство

  • Прилагане на интерпретируеми модели в практиката
  • Сравняване на прозрачни модели срещу модели черен куфар
  • Балансиране на сложност с объяснимост

Напреднали Инструменти и Библиотеки на XAI

  • Използване на SHAP за интерпретация на моделите
  • Използване на LIME за локална обяснимост
  • Визуализация на решенията и поведението на моделите

Решаване на Правомерност, Предразсъдък и Етика в Умното Изкуство

  • Откриване и намаляване на предразсъдъците в моделите на Умно Изкуство
  • Правомерност в Умното Изкуство и нейните обществени въздействия
  • Осигуряване на отговорност и етика при разпространението на Умното Изкуство

Реални Приложения на XAI

  • Примерни изследвания в здравеопазването, финансите и управлението
  • Интерпретиране на модели на Умно Изкуство за съответствие с регулациите
  • Създаване на доверение с прозрачни системи на Умно Изкуство

Бъдещи Насоки в Объяснимото Умно Изкуство

  • Новопоявили се изследвания в областта на XAI
  • Проблеми при масовото прилагане на XAI за големи системи
  • Возможности за бъдещето на прозрачното Умно Изкуство

Резюме и Следващи Стъпки

Изисквания

  • Опит в машинното обучение и разработката на модели на изкуствен интелигент
  • Запознанство с програмния език Python

Целева аудитория

  • Специалисти по данни
  • Инженери на машинно обучение
  • Специалисти по изкуствен интелигент
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории