Cursusaanbod

Inleiding tot Verklarende AI

  • Wat is Verklarende AI (XAI)?
  • Belang van transparantie in AI-modellen
  • Belangrijke uitdagingen bij de interpreteerbaarheid van AI

Basis XAI-Technieken

  • Model-onafhankelijke methoden: LIME, SHAP
  • Model-specifieke verklaringsmethoden
  • Verklaren van beslissingen door black-box-modellen

Praktijkervaring met XAI-gereedschappen

  • Inleiding tot open-source XAI-bibliotheken
  • Implementeren van XAI in eenvoudige machineleringsmodellen
  • Visualiseren van verklaringen en modelgedrag

Uitdagingen bij Verklarbaarheid

  • Afweging tussen nauwkeurigheid en interpreteerbaarheid
  • Beperkingen van huidige XAI-methoden
  • Omgaan met vooroordelen en rechtvaardigheid in verklarende modellen

Ethische Overwegingen in XAI

  • Begrip van de ethische implicaties van AI-transparantie
  • Verklarbaarheid afwegen met modelprestaties
  • Privacy en gegevensbescherming in XAI

Reële Toepassingen van XAI

  • XAI in de gezondheidszorg, financiële sector en politie
  • Reguleringsvereisten voor verklarbaarheid
  • Vertrouwen opbouwen in AI-systemen door transparantie

Geavanceerde XAI-concepten

  • Onderzoek naar alternatieve verklaringen
  • Verklaren van neurale netwerken en deep learning-modellen
  • Interpretatie van complexe AI-systemen

Toekomstige Trends in Verklarende AI

  • Opkomende technieken in XAI-onderzoek
  • Uitdagingen en kansen voor toekomstige AI-transparantie
  • Invloed van XAI op de ontwikkeling van verantwoord AI

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Basiskennis van machine learning-concepten
  • Vertrouwdheid met Python-programmeren

Doelgroep

  • AI-beginners
  • Data science-enthousiasten
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën