After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Memahami Konsep Dasar Kecerdasan Buatan yang Dapat Dijelaskan (XAI)
Kursus ini memperkenalkan bidang penting XAI, yang berfokus pada membuat algoritma AI yang kompleks menjadi mudah dipahami dan diakses. Kebutuhan akan transparansi dan kepercayaan dalam teknologi ini semakin meningkat seiring dengan semakin terintegrasinya sistem kecerdasan buatan (AI) ke dalam berbagai sektor. Kursus ini mencakup konsep dasar XAI, termasuk transparansi, keterjelaskan, dan pertanggungjawaban, serta mengeksplorasi keseimbangan antara kompleksitas model dan keterjelaskan.Pelajari Teknik XAI
Anda akan mempelajari penjelasan yang spesifik model dan yang tidak bergantung pada model, serta memperoleh wawasan praktis dan alat untuk menerapkan prinsip XAI secara efektif dalam proyek Anda. Kursus ini bertujuan untuk membekali Anda dengan pengetahuan untuk membuat sistem kecerdasan buatan (AI) lebih transparan, etis, dan selaras dengan nilai-nilai masyarakat, memastikan bahwa keputusan AI tidak hanya efektif tetapi juga dapat dipertanggungjawabkan dan dimengerti.Menerapkan XAI di Dunia Nyata
Pada akhir kursus ini, Anda akan memiliki pemahaman yang kokoh tentang XAI dan pentingnya dalam pengembangan solusi kecerdasan buatan (AI), serta siap untuk menerapkan prinsip-prinsip ini guna meningkatkan kejelasan dan keandalan sistem AI dalam aplikasi dunia nyata.Prasyarat
Tidak ada prasyarat untuk kursus ini
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Pendahuluan ke Explainable AI
Kita membahas Explainable AI (XAI), menekankan perannya dalam membuat sistem AI menjadi transparan, dapat ditafsirkan, dan tepercaya. Kita mengeksplorasi kemampuan AI dalam prediksi dan pembuatan konten, sekaligus menegaskan perlunya proses pengambilan keputusan yang jelas. Selain itu, kita meninjau metode untuk membuat model AI yang kompleks lebih mudah dipahami oleh beragam audiens.
- Mengapa Explainable AI Penting50 XP
- Transparansi atau interpretabilitas50 XP
- Skenario yang dapat diinterpretasikan50 XP
- Tujuan XAI50 XP
- Aspek teknis XAI50 XP
- Memahami dasar-dasar XAI100 XP
- Akurasi dan keterjelasan50 XP
- Berkomunikasi tentang XAI50 XP
- Segmentasi audiens50 XP
- Menyeimbangkan akurasi dan kesederhanaan50 XP
2
Teknik dalam Explainable AI
Kita mengeksplorasi teknik Explainable AI (XAI), mengelompokkannya menjadi penjelasan khusus model, agnostik model, lokal, dan global untuk memperjelas pengambilan keputusan AI. Kita membahas regresi dan klasifikasi untuk wawasan khusus model serta memperkenalkan SHAP dan LIME untuk menafsirkan model kotak hitam. Selain itu, kita membahas kompleksitas Large Language Models (LLMs), dengan menekankan kebutuhan akan transparansi dalam proses pengambilan keputusan mereka.
3
Menerapkan dan Mengaplikasikan XAI
Kita menelaah dampak transformatif XAI dalam membuat kecerdasan buatan lebih mudah diakses dan ramah pengguna di berbagai sektor. Dengan mengintegrasikan keterjelasan sejak awal, kita memastikan sistem AI bersifat transparan, menumbuhkan kepercayaan, dan memfasilitasi kolaborasi yang lebih mendalam antara manusia dan mesin. Melalui studi kasus dunia nyata, kita menyoroti bagaimana XAI mengurai keputusan AI yang kompleks, memberdayakan pengguna dengan latar belakang teknis yang beragam untuk memanfaatkan wawasan AI demi pengambilan keputusan yang lebih tepat.
R
Konsep Explainable Artificial Intelligence (XAI)
Kursus
Selesai
