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
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