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

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën