Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στις Προηγμένες Τεχνικές XAI

  • Ανασκόπηση βασικών μεθόδων XAI
  • Προκλήσεις στην ερμηνεία πολύπλοκων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης
  • Τάσεις στην έρευνα και ανάπτυξη του XAI

Τεχνικές Ερμηνευσιμότητας Ανεξάρτητες από το Μοντέλο

  • SHAP (SHapley Additive exPlanations)
  • LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
  • Anchor explanations

Τεχνικές Ερμηνευσιμότητας Εξαρτώμενες από το Μοντέλο

  • Layer-wise relevance propagation (LRP)
  • DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures)
  • Μέθοδοι βασισμένες σε κλίσεις (Grad-CAM, Integrated Gradients)

Επεξήγηση Μοντέλων Βαθιάς Μάθησης

  • Ερμηνεία συνελικτικών νευρωνικών δικτύων (CNNs)
  • Επεξήγηση αναδρομικών νευρωνικών δικτύων (RNNs)
  • Ανάλυση μοντέλων που βασίζονται σε μετασχηματιστές (BERT, GPT)

Αντιμετώπιση Προκλήσεων Ερμηνευσιμότητας

  • Αντιμετώπιση περιορισμών μοντέλων μαύρου κουτιού
  • Εξισορρόπηση ακρίβειας και ερμηνευσιμότητας
  • Αντιμετώπιση προκατάληψης και δικαιοσύνης στις επεξηγήσεις

Εφαρμογές του XAI σε Πραγματικά Συστήματα

  • XAI στην υγειονομική περίθαλψη, τα χρηματοοικονομικά και τα νομικά συστήματα
  • Κανονισμοί τεχνητής νοημοσύνης και απαιτήσεις συμμόρφωσης
  • Χτίσιμο εμπιστοσύνης και λογοδοσίας μέσω του XAI

Μελλοντικές Τάσεις στην Επεξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη

  • Αναδυόμενες τεχνικές και εργαλεία στο XAI
  • Μοντέλα ερμηνευσιμότητας επόμενης γενιάς
  • Ευκαιρίες και προκλήσεις στη διαφάνεια της τεχνητής νοημοσύνης

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Στερεή κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης
  • Εμπειρία με νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση
  • Εξοικείωση με βασικές τεχνικές XAI

Κοινό

  • Έμπειροι ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης
  • Μηχανικοί μηχανικής μάθησης
 21 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες