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 Trọng tâm của Mô hình
- Explainable AI là gì?
- Tính minh bạch tại sao lại quan trọng trong các hệ thống AI
- Sự dễ hiểu so với hiệu suất trong các mô hình AI
Tóm lược về các kỹ thuật XAI
- Các phương pháp không phụ thuộc vào mô hình: SHAP, LIME
- Các kỹ thuật giải thích đặc thù của mô hình
- Giải thích các mạng nơron và mô hình học sâu
Xây dựng các mô hình AI minh bạch
- Triển khai các mô hình có thể giải thích trong thực tế
- So sánh các mô hình minh bạch với các mô hình hộp đen
- Đối trọng độ phức tạp với khả năng giải thích
Các công cụ và thư viện XAI nâng cao
- Sử dụng SHAP để giải thích mô hình
- Tận dụng LIME cho khả năng giải thích địa phương
- Hiển thị các quyết định và hành vi của mô hình
Đối phó với công bằng, định kiến và AI đạo đức
- Nhận diện và giảm thiểu định kiến trong các mô hình AI
- Công bằng trong AI và tác động xã hội của nó
- Đảm bảo trách nhiệm và đạo đức trong triển khai AI
Các ứng dụng thực tế của XAI
- Các nghiên cứu trường hợp trong y tế, tài chính và chính phủ
- Giải thích các mô hình AI để tuân thủ quy định
- Xây dựng sự tin cậy với các hệ thống AI minh bạch
Các hướng phát triển tương lai của Explainable AI
- Các nghiên cứu mới nổi trong XAI
- Các thách thức trong việc mở rộng XAI cho các hệ thống lớn
- Các cơ hội cho tương lai của AI minh bạch
Tóm lược và các bước tiếp theo
Requirements
- Kinh nghiệm trong phát triển mô hình học máy và AI
- Thông thạo lập trình Python
Đối tượng
- Các nhà khoa học dữ liệu
- Các kỹ sư học máy
- Các chuyên gia AI
21 Hours
