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.
Kursplan
Introduksjon til forklarbar AI
- Hva er forklarbar AI (XAI)?
- Betydningen av transparens i AI-modeller
- Nøkkelutfordringer ved AI-interpretabilitet
Grunnleggende XAI-teknikker
- Modell-agnostiske metoder: LIME, SHAP
- Modell-spesifikke forklarbarhetsmetoder
- Forklare beslutninger gjort av svartbokksmodeller
Praksis med XAI-verktøy
- Introduksjon til open-source XAI-biblioteker
- Implementere XAI i enkle maskinlæringsmodeller
- Visualisere forklaringer og modellatferd
Utfordringer i forklarbarhet
- Avveining mellom nøyaktighet og interpretabilitet
- Begrensninger ved nåværende XAI-metoder
- Håndtere fordommer og rettferdighet i forklarbare modeller
Etiske hensyn i XAI
- Forstå de etiske implikasjonene av AI-transparens
- Balansere forklarbarhet med modellprestasjon
- Personvern og databeskyttelseshensyn i XAI
Praktiske anvendelser av XAI
- XAI i helsevesen, finans og politi
- Reguleringer for forklarbarhet
- Bygge tillit til AI-systemer gjennom transparens
Avanserte XAI-konsepter
- Utforske motfaktuelle forklaringer
- Forklare neuronnettverk og dypelæringsmodeller
- Tolke komplekse AI-systemer
Framtidens trender innen forklarbar AI
- Oppstående teknikker innen XAI-forskning
- Utfordringer og muligheter for fremtidens AI-transparens
- XAIs innvirkning på ansvarlig AI-utvikling
Oppsummering og neste skritt
Krav
- Grunnleggende forståelse av maskinlæringskonsepter
- Kjennskap med Python-programmering
Målgruppe
- AI-begynnere
- Data science-entusiaster
14 timer
