Dopo aver seguito questi corsi, mi sento sicuro nel creare visualizzazioni e dashboard professionali
Shoebur RahmanSpecialista degli acquisti, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Scopri il potere dell'IA spiegabile
Fai un viaggio nel mondo affascinante dell'IA spiegabile e scopri i misteri dietro il processo decisionale dell'IA. Perfetto per chi lavora con i dati e per chi usa l'apprendimento automatico, questo corso ti dà le competenze giuste per capire e spiegare come funzionano i modelli di intelligenza artificiale usando Python, permettendoti di creare sistemi di intelligenza artificiale più trasparenti, affidabili e responsabili. Padroneggiando l'IA spiegabile, potrai migliorare la tua capacità di correggere i modelli, rispettare i requisiti normativi e creare fiducia nelle applicazioni di IA in diversi settori.Scopri le tecniche di spiegabilità
Inizia a capire gli approcci di spiegabilità specifici per ogni modello. Usa le librerie di Python come Scikit-learn per visualizzare gli alberi decisionali e capire come le caratteristiche influiscono nei modelli lineari. Poi, passa a tecniche indipendenti dal modello che funzionano su vari modelli. Usa strumenti come SHAP e LIME per capire meglio come funziona il modello in generale e le singole previsioni, migliorando la tua capacità di analizzare e spiegare i modelli di IA nelle applicazioni del mondo reale.Approfondisci il tema della spiegabilità
Impara a capire quanto sono affidabili e coerenti le spiegazioni, scopri le sfumature di come si spiegano i modelli non supervisionati e dai un'occhiata al potenziale di spiegare i modelli di IA generativa con esempi pratici. Alla fine del corso, avrai le conoscenze e gli strumenti per spiegare con sicurezza le decisioni dei modelli di IA, garantendo trasparenza e affidabilità nelle tue app di IA.Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Fondamenti di Explainable AI
Inizia il tuo percorso esplorando i concetti fondamentali dell'Explainable AI. Impara a estrarre regole decisionali dagli alberi decisionali. Calcola e visualizza l'importanza delle feature usando modelli lineari e basati su alberi per capire come questi modelli fanno previsioni, favorendo decisioni più trasparenti.
- Introduzione alla explainable AI50 XP
- Alberi decisionali vs. reti neurali100 XP
- Spiegabilità model-agnostic vs. model-specific50 XP
- Spiegabilità nei modelli lineari50 XP
- Calcolare l'impatto delle feature con la regressione lineare100 XP
- Calcolare l'impatto delle feature con la regressione logistica100 XP
- Spiegabilità nei modelli basati su alberi50 XP
- Calcolare l’importanza delle feature con i decision tree100 XP
- Calcolare l'importanza delle feature con le random forest100 XP
2
Explainability agnostica al modello
Sfrutta la potenza delle tecniche agnostiche al modello per capire l'influenza delle feature in diversi modelli. Usa la permutation importance e i valori SHAP per analizzare come le feature influenzano il comportamento del modello. Esplora gli strumenti di visualizzazione SHAP per rendere i concetti di explainability più comprensibili.
3
Explainability locale
Immergiti nell'explainability locale ed esamina le singole previsioni. Impara a usare SHAP per l'explainability locale. Padroneggia LIME per mettere in luce i fattori specifici che influenzano i singoli risultati, che si tratti di dati testuali, tabellari o di immagini.
4
Argomenti avanzati di Explainable AI
Esplora argomenti avanzati nell'Explainable AI valutando i comportamenti dei modelli e l'efficacia dei metodi di spiegazione. Acquisisci competenze nella valutazione della coerenza e fedeltà delle spiegazioni, approfondisci l'analisi di modelli non supervisionati e impara a chiarire i processi di ragionamento dei modelli di AI generativa come ChatGPT. Dotati di tecniche per misurare e migliorare l'explainability nei sistemi di AI complessi.
Explainable AI in Python
Corso
completato
