Ga naar hoofdinhoud

Cursus

Explainable AI in Python

GemiddeldVaardigheidsniveau

Bijgewerkt 05-2026

Leer de belangrijkste vaardigheden met Scikit-learn, SHAP en LIME om transparante, betrouwbare en verantwoordelijke AI-systemen te testen en te bouwen.

Start Cursus Kosteloos

PythonArtificial Intelligence

4 u

14 videos

42 Opdrachten

3,450 XP

8,704

Bewijs van Prestatie

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

Vereisten

Unsupervised Learning in Python Introduction to Deep Learning with PyTorch

1

Fundamenten van Explainable AI

Begin je traject met de basisconcepten van Explainable AI. Leer hoe je beslisregels uit beslisbomen haalt. Bepaal en visualiseer feature-importance met lineaire en boomgebaseerde modellen om inzicht te krijgen in hoe deze modellen voorspellingen doen, wat zorgt voor transparantere besluitvorming.

Introductie tot explainable AI

Decision trees vs. neural networks

Model-agnostisch vs. model-specifieke uitlegbaarheid

Verklaarbaarheid in lineaire modellen

De impact van features berekenen met lineaire regressie

De impact van features berekenen met logistic regression

Verklaarbaarheid in boomgebaseerde modellen

Feature-importance berekenen met beslisbomen

Feature-importance berekenen met random forests

Hoofdstuk beginnen

2

Model-onafhankelijke uitlegbaarheid

Ontgrendel de kracht van model-onafhankelijke technieken om de invloed van features over verschillende modellen te bepalen. Gebruik permutation importance en SHAP-waarden om te analyseren hoe features het modelgedrag beïnvloeden. Verken SHAP-visualisatietools om uitlegbaarheidsconcepten begrijpelijker te maken.

Permutation importance

Permutation importance voor MLPClassifier

Coëfficiënten vs. permutation importance

SHAP-uitlegbaarheid

Belangrijkste voorspellers van medische kosten vinden met SHAP

Belangrijkste voorspellers van hartziekte vinden met SHAP

SHAP kernel-explainer

Kernel-explainer voor MLPRegressor

Kernel-explainer voor MLPClassifier

SHAP vs. model-specifieke benaderingen

SHAP-uitlegbaarheid visualiseren

Feature-importanceplots voor toelatingsanalyse

Feature-effecten analyseren met beeswarm-plots

Impact beoordelen met partial dependence-plots

Hoofdstuk beginnen

3

Lokale uitlegbaarheid

Duik in lokale uitlegbaarheid en leg individuele voorspellingen uit. Leer SHAP in te zetten voor lokale uitlegbaarheid. Beheers LIME om de specifieke factoren achter afzonderlijke uitkomsten te onthullen, of het nu gaat om tekst-, tabel- of beeldgegevens.

Lokale uitlegbaarheid met SHAP

Globale vs. lokale uitlegbaarheid

SHAP voor het uitleggen van inkomensniveaus

Lokale uitlegbaarheid met LIME

Regressors lokaal interpreteren

Classifiers lokaal interpreteren

Uitlegbaarheid van tekst en afbeeldingen met LIME

Uitleggen van sentimentanalyse-voorspellingen

Voedselvoorspellingen voor afbeeldingen verklaren

Hoofdstuk beginnen

4

Geavanceerde onderwerpen in Explainable AI

Verken geavanceerde onderwerpen in Explainable AI door modelgedrag en de effectiviteit van uitlegmethoden te beoordelen. Word vaardig in het evalueren van de consistentie en betrouwbaarheid (faithfulness) van uitleg, verdiep je in ongecontroleerde modelanalyse en leer het redeneerproces van generatieve AI-modellen zoals ChatGPT te verduidelijken. Rust jezelf uit met technieken om uitlegbaarheid in complexe AI-systemen te meten en te verbeteren.

Explainability-metrieken

Consistentie van SHAP-verklaringen beoordelen

Faithfulness evalueren met LIME

Uitleggen van niet-gecontroleerde modellen

Impact van features op clusterkwaliteit

Featurebelang bij clusteren met ARI

Uitleggen van chatgebaseerde generatieve AI-modellen

Chain-of-thought om redenering te achterhalen

Self-consistency om vertrouwen te meten

Gefeliciteerd

Hoofdstuk beginnen

Explainable AI in Python

Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Explainable AI in Python!

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.