Explainable AI (XAI) Training in Việt Nam

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng các kỹ thuật AI có thể giải thích được (Explainable AI) để đảm bảo tính công bằng, minh bạch và các hệ thống AI có đạo đức.

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

• Hiểu rõ vai trò của XAI trong các hệ thống AI có đạo đức.
• Triển khai các kỹ thuật XAI để phát hiện và giảm thiểu sự thiên vị trong các mô hình AI.
• Đảm bảo tính minh bạch trong các quy trình ra quyết định của mô hình AI.
• Đảm bảo sự phát triển AI phù hợp với các tiêu chuẩn đạo đức và quy định.

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 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 mong muốn nâng cao hiểu biết về các kỹ thuật XAI (Giải thích trí tuệ nhân tạo) cho các mô hình AI phức tạp.

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

• Triển khai các kỹ thuật XAI tiên tiến 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 vào mô hình và đặc thù mô hình nâng cao.
• Giải quyết các thách thức liên quan đến tính minh bạch của AI trong các hệ thống phức tạp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp, những người muốn triển khai các hệ thống AI minh bạch trong các ứng dụng thực tế.

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

• Hiểu tầm quan trọng của tính minh bạch trong các mô hình AI.
• Triển khai các kỹ thuật XAI nâng cao để diễn giải các mô hình phức tạp.
• Tăng cường tính minh bạch của mô hình bằng cách sử dụng SHAP, LIME và các công cụ khác.
• Giải quyết các vấn đề đạo đức và tính công bằng trong các mô hình AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn tìm hiểu các kiến thức cơ bản về Trí tuệ Nhân tạo Giải thích được (Explainable AI) và vai trò của nó trong việc phát triển các hệ thống AI có trách nhiệm.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản của Trí tuệ Nhân tạo Giải thích được.
• Khám phá tầm quan trọng của tính minh bạch và khả năng diễn giải trong các mô hình AI.
• Học các kỹ thuật cơ bản để làm cho các mô hình AI có thể giải thích được.
• Áp dụng các kỹ thuật XAI vào các mô hình học máy đơn giản.