Trí Túc Học Máy Giải Thích (XAI) cho Phát Triển Trí Tuệ Nhân Tạo Đạo Đức Training Course

Khóa học trực tiếp dẫn bởi giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các chuyên gia cấp cao muốn nâng cao kiến thức về các kỹ thuật XAI cho các mô hình AI phức tạp.

Đến khi kết thúc khóa học, các tham gia sẽ có khả năng:

• Triển khai các kỹ thuật XAI hiện đại trong các mô hình AI.
• Giải thích các mô hình học sâu và các quyết định của chúng.
• Áp dụng các phương pháp giải thích không phụ thuộc mô hình và các phương pháp phụ thuộc mô hình cao cấp.
• Xử lý các thách thức liên quan đến minh bạch AI trong các hệ thống phức tạp.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được thiết kế cho các chuyên gia mới bắt đầu muốn học cơ bản về Explainable AI và vai trò của nó trong việc phát triển các hệ thống AI có trách nhiệm.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản về Explainable AI.
• Khám phá tầm quan trọng của tính minh bạch và khả năng giải thích trong các mô hình AI.
• Học các kỹ thuật cơ bản để làm cho các mô hình AI trở nên dễ giải thích.
• Áp dụng các kỹ thuật XAI vào các mô hình học máy đơn giản.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao muốn khám phá các kỹ thuật XAI (Giải thích trí tuệ nhân tạo) tiên tiến cho mô hình học sâu, với trọng tâm xây dựng các hệ thống AI có thể giải thích được.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được những thách thức của khả năng giải thích trong học sâu.
• Triển khai các kỹ thuật XAI nâng cao cho mạng nơ-ron.
• Giải thích các quyết định được đưa ra bởi mô hình học sâu.
• Đánh giá sự đánh đổi giữa hiệu suất và tính minh bạch.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được hướng đến các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn triển khai các hệ thống AI minh bạch trong các ứng dụng thực tế.

Đến cuối khóa học, các học viên sẽ có thể:

• Hiểu được tầm quan trọng của minh bạch trong các mô hình AI.
• Triển khai các kỹ thuật XAI tiên tiến để giải thích các mô hình phức tạp.
• Tăng cường minh bạch mô hình bằng cách sử dụng SHAP, LIME và các công cụ khác.
• Địa chỉ các vấn đề đạo đức và công bằng trong các mô hình AI.