Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduksjon til Forklarbar AI
- Hva er Explainable AI (XAI)?
- Viktigheten av åpenhet i AI-modeller
- Sentrale utfordringer i AI-tolkbarhet
Grunnleggende XAI-teknikker
- Modellagnostiske metoder: LIME, SHAP
- Modellspesifikke forklaringsmetoder
- Forklare avgjørelser tatt av black-box-modeller
Hands-on med XAI Tools
- Introduksjon til åpen kildekode XAI-biblioteker
- Implementering av XAI i enkle maskinlæringsmodeller
- Visualisere forklaringer og modellatferd
Utfordringer i forklarbarhet
- Avveininger mellom nøyaktighet og tolkbarhet
- Begrensninger for gjeldende XAI-metoder
- Håndtering av skjevheter og rettferdighet i forklarbare modeller
Etiske betraktninger i XAI
- Forstå de etiske implikasjonene av AI-transparens
- Balanserer forklaring med modellytelse
- Bekymringer om personvern og databeskyttelse i XAI
Real-World-applikasjoner av XAI
- XAI innen helsevesen, finans og rettshåndhevelse
- Forskriftskrav til forklarbarhet
- Bygge tillit til AI-systemer gjennom åpenhet
Avanserte XAI-konsepter
- Utforsker kontrafaktiske forklaringer
- Forklare nevrale nettverk og dyplæringsmodeller
- Tolking av komplekse AI-systemer
Fremtidige trender innen forklarlig AI
- Nye teknikker i XAI-forskning
- Utfordringer og muligheter for fremtidig AI-transparens
- Innvirkning av XAI på ansvarlig AI-utvikling
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Grunnleggende forståelse av maskinlæringskonsepter
- Kjennskap til Python programmering
Publikum
- AI nybegynnere
- Datavitenskap-entusiaster
14 timer
