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.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về AI có thể giải thích
- Explainable AI (XAI) là gì?
- Tầm quan trọng của tính minh bạch trong các mô hình AI
- Những thách thức chính trong khả năng diễn giải của AI
Các kỹ thuật XAI cơ bản
- Các phương pháp độc lập mô hình: LIME, SHAP
- Các phương pháp giải thích đặc trưng cho mô hình
- Giải thích các quyết định được đưa ra bởi các mô hình hộp đen
Thực hành với các công cụ XAI
- Giới thiệu về các thư viện XAI mã nguồn mở
- Triển khai XAI trong các mô hình học máy đơn giản
- Trực quan hóa các giải thích và hành vi của mô hình
Những thách thức trong khả năng giải thích
- Đánh đổi giữa độ chính xác và khả năng diễn giải
- Hạn chế của các phương pháp XAI hiện tại
- Xử lý thiên vị và công bằng trong các mô hình có thể giải thích
Các cân nhắc về đạo đức trong XAI
- Hiểu các tác động đạo đức của tính minh bạch của AI
- Cân bằng khả năng giải thích với hiệu suất mô hình
- Các vấn đề về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu trong XAI
Các ứng dụng thực tế của XAI
- XAI trong chăm sóc sức khỏe, tài chính và thực thi pháp luật
- Yêu cầu quy định về khả năng giải thích
- Xây dựng lòng tin vào các hệ thống AI thông qua tính minh bạch
Các khái niệm XAI nâng cao
- Khám phá các giải thích phản thực tế
- Giải thích mạng nơ-ron và các mô hình học sâu
- Diễn giải các hệ thống AI phức tạp
Xu hướng tương lai trong AI có thể giải thích
- Các kỹ thuật mới nổi trong nghiên cứu XAI
- Những thách thức và cơ hội cho tính minh bạch của AI trong tương lai
- Tác động của XAI đối với sự phát triển AI có trách nhiệm
Tóm tắt và các bước tiếp theo
Requirements
- Hiểu biết cơ bản về các khái niệm học máy
- Làm quen với lập trình Python
Đối tượng
- Người mới bắt đầu về AI
- Những người đam mê khoa học dữ liệu
14 Hours
