Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot Geavanceerde XAI-Technieken
- Beoordeling van basis-XAI-methoden
- Uitdagingen bij het interpreteren van complexe AI-modellen
- Trends in XAI-onderzoek en ontwikkeling
Model-Agnostische Verklaringsmethoden
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- Anchor verklaringen
Model-Specifieke Verklaringsmethoden
- Laaggewijze relevantiepropagatie (LRP)
- DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures)
- Gradiëntgebaseerde methoden (Grad-CAM, Integrated Gradients)
Verklaring van Deep Learning Modellen
- Interpreteren van convolutional neural networks (CNNs)
- Verklaren van recurrent neural networks (RNNs)
- Analyseren van transformergebaseerde modellen (BERT, GPT)
Omgaan met Uitdagingen in Interpretabiliteit
- Het aanpakken van beperkingen van black-box modellen
- Het balanceren van nauwkeurigheid en interpretabiliteit
- Omgaan met vooroordelen en rechtvaardigheid in verklaringen
Toepassingen van XAI in Reële Systemen
- XAI in gezondheidszorg, financiële sector en juridische systemen
- AI-regelgeving en nalevingseisen
- Vertrouwen en aanzuiverbaarheid opbouwen door middel van XAI
Toekomstige Trends in Verklarende AI
- Opkomende technieken en gereedschappen in XAI
- Verklaringsmodellen van de volgende generatie
- Kansen en uitdagingen in AI-transparantie
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Goede kennis van AI en machine learning
- Ervaring met neurale netwerken en deep learning
- Kennis van basis XAI-technieken
Doelgroep
- Ervaren AI-onderzoekers
- Machine learning engineers
21 Uren
Getuigenissen (1)
De details van de wiskundige formules die de vooroordelen en beperkingen benadrukken, evenals de belangrijke parameters die moeten worden overwogen bij de praktische toepassing van de LIME- en SHAPE-methoden.
Heddy Bouron Cardey - Bayer
Cursus - Introduction to Explainable AI (XAI) for Beginners
Automatisch vertaald
