Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Varaktighet 14 timmar
Kursplan
Introduktion till förklarbar AI
- Vad är förklarbar AI (XAI)?
- Vikten av transparens i AI-modeller
- Utmaningar med AI-tolkbarhet
Grundläggande XAI-tekniker
- Modell-agnostiska metoder: LIME, SHAP
- Modellspecifika förklarbarhetsmetoder
- Förklaring av beslut fattade av black-box-modeller
Hands-on med XAI-verktyg
- Introduktion till open-source XAI-bibliotek
- Implementering av XAI i enkla maskininlärningsmodeller
- Visualisering av förklaringar och modellbeteende
Utmaningar med förklarbarhet
- Kompromisser mellan noggrannhet och tolkbarhet
- Begränsningar hos nuvarande XAI-metoder
- Hantering av bias och rättvisa i förklarbara modeller
Ethiska överväganden inom XAI
- Förstå de etiska implikationerna av AI-transparens
- Balansera förklarbarhet med modellprestanda
- Integritets- och data skyddsfrågor inom XAI
Praktiska tillämpningar av XAI
- XAI inom vården, finanssektorn och rättsvård
- Regleringskrav för förklarbarhet
- Bygga förtroende för AI-system genom transparens
Avancerade XAI-koncept
- Utforska kontrfaktiska förklaringar
- Förklara neurala nätverk och deep learning-modeller
- Tolka komplexa AI-system
Trenders inom förklarbar AI
- Nya tekniker inom XAI-forskning
- Utmaningar och möjligheter för framtida AI-transparens
- XAI:s påverkan på ansvarsfull AI-utveckling
Krav
- Grundläggande förståelse för maskininlärningskoncept
- Kunskap i Python-programmering
Målgrupp
- Nybörjare inom AI
- Data science-entusiaster
