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 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