Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models Training Course

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν την κατανόησή τους για τις τεχνικές XAI για πολύπλοκα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εφαρμογή τεχνικών XAI τελευταίας τεχνολογίας σε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.
• Ερμηνεύστε μοντέλα βαθιάς μάθησης και τις αποφάσεις τους.
• Εφαρμόστε προηγμένες μεθόδους επεξήγησης για αγνωστικιστικά μοντέλα και για συγκεκριμένα μοντέλα.
• Αντιμετωπίστε τις προκλήσεις που σχετίζονται με τη διαφάνεια της τεχνητής νοημοσύνης σε πολύπλοκα συστήματα.

Αυτό το μάθημα καλύπτει την ΑΙ (εμφανίζοντας Machine Learning και Deep Learning) στη βιομηχανία Automotive. Βοηθά να προσδιοριστεί ποια τεχνολογία μπορεί (πιθανώς) να χρησιμοποιηθεί σε πολλαπλές καταστάσεις σε ένα αυτοκίνητο: από απλή αυτοματοποίηση, αναγνώριση εικόνας μέχρι αυτόνομη λήψη αποφάσεων.

Αυτό το μάθημα έχει δημιουργηθεί για μάνατζερ, αρχιτέκτονες λύσεων, στελέχη καινοτομίας, CTO, αρχιτέκτονες λογισμικού και οποιονδήποτε ενδιαφέρεται για μια επισκόπηση της εφαρμοσμένης τεχνητής νοημοσύνης και την πλησιέστερη πρόβλεψη για την ανάπτυξή της.

This instructor-led, live training in Ελλάδα (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

Το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο δεδομένων που χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη συστημάτων Artificial Intelligence (AI) ικανών να εκτελούν «έξυπνες» εργασίες. Neural Networks χρησιμοποιούνται συνήθως σε εφαρμογές Machine Learning (ML), οι οποίες αποτελούν οι ίδιες μία υλοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης. Το Deep Learning είναι ένα υποσύνολο του ML.

Αυτό είναι ένα μάθημα 4 ημερών που εισάγει την τεχνητή νοημοσύνη και την εφαρμογή της. Υπάρχει μια επιλογή να έχετε μια επιπλέον ημέρα για να αναλάβετε ένα έργο AI μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος.

Αυτό είναι ένα μάθημα 4 ημερών που εισάγει την τεχνητή νοημοσύνη και την εφαρμογή της χρησιμοποιώντας τη γλώσσα προγραμματισμού Python. Υπάρχει μια επιλογή να έχετε μια επιπλέον ημέρα για να αναλάβετε ένα έργο AI μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος.

This instructor-led, live training in Ελλάδα (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

Το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο δεδομένων που χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη συστημάτων Artificial Intelligence (AI) ικανών να εκτελούν "ευφυή" καθήκοντα. Neural Networks χρησιμοποιούνται συνήθως στις εφαρμογές Machine Learning (ML), οι οποίες είναι οι ίδιες μια υλοποίηση του AI. Deep Learning είναι ένα υποσύνολο του ML.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε ερευνητές και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Chainer για να δημιουργήσουν και να εκπαιδεύσουν νευρωνικά δίκτυα στο Python, ενώ παράλληλα κάνουν τον κώδικα εύκολο στον εντοπισμό σφαλμάτων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη μοντέλων νευρωνικών δικτύων.
• Ορίστε και εφαρμόστε μοντέλα νευρωνικών δικτύων χρησιμοποιώντας έναν κατανοητό πηγαίο κώδικα.
• Εκτελέστε παραδείγματα και τροποποιήστε υπάρχοντες αλγόριθμους για να βελτιστοποιήσετε τα μοντέλα εκπαίδευσης βαθιάς μάθησης, αξιοποιώντας παράλληλα GPU για υψηλή απόδοση.

This instructor-led, live training in Ελλάδα (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να μάθουν τις βασικές αρχές του Deep Reinforcement Learning καθώς προχωρούν στη δημιουργία ενός Deep Learning Agent.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες πίσω από το Deep Reinforcement Learning και μπορείτε να το ξεχωρίσετε από τη Μηχανική Μάθηση.
• Εφαρμόστε προηγμένους Reinforcement Learning αλγόριθμους για την επίλυση προβλημάτων του πραγματικού κόσμου.
• Δημιουργήστε έναν πράκτορα βαθιάς μάθησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά του Explainable AI και τον ρόλο του στην ανάπτυξη υπεύθυνων συστημάτων AI.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της εξηγήσιμης τεχνητής νοημοσύνης.
• Εξερευνήστε τη σημασία της διαφάνειας και της ερμηνείας στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.
• Μάθετε βασικές τεχνικές για να κάνετε τα μοντέλα AI εξηγήσιμα.
• Εφαρμόστε τεχνικές XAI σε απλά μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές εξηγήσιμης τεχνητής νοημοσύνης για να εξασφαλίσουν δικαιοσύνη, διαφάνεια και ηθικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανόηση του ρόλου του XAI σε συστήματα ηθικής τεχνητής νοημοσύνης.
• Εφαρμογή τεχνικών XAI για τον εντοπισμό και τον μετριασμό της μεροληψίας σε μοντέλα AI.
• Εξασφάλιση διαφάνειας στις διαδικασίες λήψης αποφάσεων για μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.
• Ευθυγραμμίστε την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης με ηθικά και ρυθμιστικά πρότυπα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν διαφανή συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σε εφαρμογές πραγματικού κόσμου.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τη σημασία της διαφάνειας στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.
• Εφαρμογή προηγμένων τεχνικών XAI για την ερμηνεία πολύπλοκων μοντέλων.
• Βελτιώστε τη διαφάνεια του μοντέλου χρησιμοποιώντας SHAP, LIME και άλλα εργαλεία.
• Αντιμετωπίστε τις ηθικές ανησυχίες και τη δικαιοσύνη στα μοντέλα AI.