After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Temukan Kekuatan Explainable AI
Mulailah perjalanan ke dunia explainable AI yang menarik dan ungkap misteri di balik pengambilan keputusan AI. Ideal untuk ilmuwan data dan praktisi ML, kursus ini membekali Anda dengan keterampilan penting untuk menafsirkan dan menjelaskan perilaku model AI menggunakan Python, sehingga Anda dapat membangun sistem AI yang lebih transparan, tepercaya, dan akuntabel. Dengan menguasai explainable AI, Anda akan meningkatkan kemampuan untuk men-debug model, memenuhi persyaratan regulasi, dan membangun kepercayaan pada aplikasi AI di berbagai industri.Jelajahi Teknik Explainability
Mulailah dengan memahami pendekatan explainability yang spesifik untuk model. Gunakan pustaka Python seperti Scikit-learn untuk memvisualisasikan pohon keputusan dan menganalisis dampak fitur dalam model linear. Kemudian, beralihlah ke teknik model-agnostik yang bekerja di berbagai model. Gunakan alat seperti SHAP dan LIME untuk memberikan wawasan mendetail tentang perilaku model secara keseluruhan dan prediksi individual, sehingga meningkatkan kemampuan Anda untuk menganalisis dan menjelaskan model AI dalam aplikasi dunia nyata.Selami lebih dalam explainability
Pelajari cara menilai keandalan dan konsistensi penjelasan, pahami nuansa dalam menjelaskan model tanpa pengawasan, dan jelajahi potensi menjelaskan model AI generatif melalui contoh-contoh praktis. Di akhir kursus, Anda akan memiliki pengetahuan dan alat untuk menjelaskan keputusan model AI dengan percaya diri, sehingga memastikan transparansi dan keandalan dalam aplikasi AI Anda.Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Dasar-dasar Explainable AI
Mulailah perjalanan Anda dengan mengeksplorasi konsep dasar Explainable AI. Pelajari cara mengekstrak aturan keputusan dari decision tree. Turunkan dan visualisasikan pentingnya fitur menggunakan model linear dan berbasis pohon untuk memperoleh wawasan tentang bagaimana model membuat prediksi, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih transparan.
- Pengantar Explainable AI50 XP
- Pohon keputusan vs. jaringan saraf100 XP
- Keterjelasan model-agnostic vs. model-specific50 XP
- Keterjelasan pada model linear50 XP
- Menghitung dampak fitur dengan regresi linear100 XP
- Menghitung dampak fitur dengan logistic regression100 XP
- Keterjelasan pada model berbasis pohon50 XP
- Menghitung feature importance dengan decision tree100 XP
- Menghitung feature importance dengan random forests100 XP
2
Explainability yang Agnostik Model
Manfaatkan teknik agnostik model untuk mengungkap pengaruh fitur di berbagai model. Gunakan permutation importance dan nilai SHAP untuk menganalisis bagaimana fitur memengaruhi perilaku model. Jelajahi alat visualisasi SHAP untuk memudahkan pemahaman konsep explainability.
3
Explainability Lokal
Dalami explainability lokal, dan jelaskan prediksi individual. Pelajari cara memanfaatkan SHAP untuk explainability lokal. Kuasai LIME untuk mengungkap faktor spesifik yang memengaruhi satu hasil, baik melalui data teks, tabular, maupun gambar.
4
Topik Lanjutan dalam Explainable AI
Jelajahi topik lanjutan dalam Explainable AI dengan menilai perilaku model dan efektivitas metode penjelasan. Kuasai cara mengevaluasi konsistensi dan kesetiaan penjelasan, telusuri analisis model tanpa supervisi, dan pelajari cara memperjelas proses penalaran model AI generatif seperti ChatGPT. Lengkapi diri Anda dengan teknik untuk mengukur dan meningkatkan explainability dalam sistem AI yang kompleks.
Explainable AI in Python
Kursus
Selesai
