Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στην Explainable AI (XAI) και τη Διαφάνεια των Μοντέλων
- Τι είναι η Explainable AI;
- Γιατί η διαφάνεια είναι σημαντική στα συστήματα AI
- Διαπραγμάτευση αντιληπτότητας με τη δύναμη των Μοντέλων AI
Περιεχόμενο XAI Τεχνικών
- Μη εξάρτηση από το μοντέλο: SHAP, LIME
- Εκπληρωματικές τεχνικές για συγκεκριμένα μοντέλα
- Λήψη εξηγήσεων για δυναμικά υπολογιστικά και βαθύ learning μοντέλα
Δημιουργία Διαφανών Μοντέλων AI
- Πράξη εφαρμογής αντιληπτών μοντέλων
- Σύγκριση διαφανών μοντέλων με «black-box» μοντέλα
- Εξισορρόπηση περίπλοκης σύγχυσης και αντιλήψης
Προωθημένα XAI Εργαλεία και Βιβλιοθήκες
- Χρήση SHAP για ερμηνευτικό μοντέλου
- Αξιοποίηση LIME για τοπική αντιληπτότητα
- Βιζυόνιση αποφάσεων και συμπεριφορών μοντέλου
Αντιμετώπιση Δίκαιων, προκατάληψης και ηθική AI
- Εντόπιση και ελέγχος προκατάληψης σε μοντέλα AI
- Δίκαια στην AI και τα κοινωνικά αποτελέσματά τους
- Αποδοχή ευθύνης και ηθικών προσεγγίσεων στην αποφασιστικότητα AI
Πρακτικές εφαρμογές του XAI
- Σε περίπτωση μελετών στη υγεία, χρήματα και κυβέρνηση
- Ερμηνεία AI models για κανονικότητα εφαρμογών
- Δημιουργία πιστής μέσω διαφανών συστημάτων AI
Πολιτικές τεχνολογίες για Explainable AI
- Διερεύνηση νέων προοπτικών στο XAI
- Καθυστερήσεις στην μεγάλη κλίμακα εφαρμογής του XAI σε βίωμα ανεπάνδρων συστημάτων
- Ευκαιρίες για το μέλλον της διαφανής AI
Σύνοψη και Προχωρήσεις
Απαιτήσεις
- Εμπειρία στην εξέλιξη μηχανικής μάθησης και μο델ων AI
- Γνώση προγραμματισμού Python
Πελάδα
- Επιστήμονες δεδομένων
- Τεχνικοί μηχανικής μάθησης
- Ειδικοί AI
21 Ώρες
