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
