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 Explainable AI (XAI) và Tính Minh bạch của Mô hình
- Trí tuệ Nhân tạo Giải thích được là gì?
- Tại sao tính minh bạch lại quan trọng trong các hệ thống AI
- Khả năng diễn giải so với hiệu suất trong các mô hình AI
Tổng quan về các Kỹ thuật XAI
- Các phương pháp độc lập mô hình: SHAP, LIME
- Các kỹ thuật giải thích đặc trưng cho mô hình
- Giải thích mạng nơ-ron và các mô hình học sâu
Xây dựng các Mô hình AI Minh bạch
- Triển khai các mô hình có thể diễn giải trong thực tế
- So sánh các mô hình minh bạch so với các mô hình hộp đen
- Cân bằng độ phức tạp với khả năng giải thích
Các Công cụ và Thư viện XAI Nâng cao
- Sử dụng SHAP để diễn giải mô hình
- Tận dụng LIME để giải thích cục bộ
- Trực quan hóa các quyết định và hành vi của mô hình
Giải quyết Tính Công bằng, Sai lệch và AI Đạo đức
- Xác định và giảm thiểu sai lệch trong các mô hình AI
- Tính công bằng trong AI và tác động xã hội của nó
- Đảm bảo trách nhiệm giải trình và đạo đức trong việc triển khai AI
Các Ứng dụng Thực tế của XAI
- Các nghiên cứu điển hình trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tài chính và chính phủ
- Diễn giải các mô hình AI để tuân thủ quy định
- Xây dựng lòng tin với các hệ thống AI minh bạch
Hướng Phát triển Tương lai trong AI Giải thích được
- Nghiên cứu mới nổi trong XAI
- Những thách thức trong việc mở rộng XAI cho các hệ thống quy mô lớn
- Cơ hội cho tương lai của AI minh bạch
Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo
Requirements
- Kinh nghiệm về học máy và phát triển mô hình AI
- Làm quen với lập trình Python
Đối tượng
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kỹ sư học máy
- Chuyên gia AI
21 Hours
