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 Explainable AI (XAI) en Modeltransparantie
- Wat is Explainable AI?
- Waarom transparantie belangrijk is in AI-systemen
- Interpretabiliteit vs. prestaties in AI-modellen
Overzicht van XAI-technieken
- Model-agnostische methoden: SHAP, LIME
- Model-specifieke uitlegtechnieken
- Neural networks en deep learning modellen uitleggen
Transparante AI-modellen bouwen
- Interpretabele modellen in de praktijk implementeren
- Transparante modellen vs. black-box modellen vergelijken
- Complexiteit afwegen met interpretabiliteit
Geavanceerde XAI-gereedschappen en bibliotheken
- SHAP gebruiken voor modelinterpretatie
- LIME benutten voor lokale interpretabiliteit
- Visualisatie van modelbeslissingen en gedragingen
Rekening houden met eerlijkheid, vooringenomenheid en ethische AI
- Vooringenomenheid in AI-modellen identificeren en verminderen
- Eerlijkheid in AI en haar maatschappelijke impacten
- Verantwoordelijkheid en ethiek in AI-implementatie garanderen
Praktische toepassingen van XAI
- Casestudies in gezondheidszorg, financiële sector en overheid
- AI-modellen interpreteren voor regelgevingscompliance
- Vertrouwen opbouwen met transparante AI-systemen
Toekomstige richtingen in Explainable AI
- Opkomend onderzoek in XAI
- Uitdagingen bij het schalen van XAI voor grootschalige systemen
- Mogelijkheden voor de toekomst van transparante AI
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Ervaring in machine learning en AI-modelontwikkeling
- Kennis van Python-programmering
Doelgroep
- Datawetenschappers
- Machine learning engineers
- AI-specialisten
21 Uren