After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Begrijp de basisideeën van verklaarbare kunstmatige intelligentie (XAI)
Deze cursus laat je kennismaken met het belangrijke gebied van XAI, waarbij de focus ligt op het begrijpelijk en toegankelijk maken van ingewikkelde AI-algoritmen. De behoefte aan transparantie en vertrouwen in deze technologieën wordt steeds groter naarmate AI-systemen meer en meer in allerlei sectoren worden gebruikt. Deze cursus behandelt de belangrijkste concepten van XAI, zoals transparantie, interpreteerbaarheid en verantwoordelijkheid, en kijkt naar de balans tussen hoe ingewikkeld een model is en hoe goed je het kunt uitleggen.Leer XAI-technieken
Je leert over modelspecifieke en modelonafhankelijke verklaringen en krijgt praktische inzichten en tools om XAI-principes effectief toe te passen in je projecten. De cursus wil je de kennis geven om AI-systemen transparanter en ethischer te maken, en beter af te stemmen op maatschappelijke waarden, zodat AI-beslissingen niet alleen effectief zijn, maar ook te rechtvaardigen en begrijpelijk.XAI in de praktijk toepassen
Aan het einde van deze cursus heb je een goed begrip van XAI en het belang ervan bij het ontwikkelen van AI-oplossingen, en ben je klaar om deze principes toe te passen om de duidelijkheid en betrouwbaarheid van AI-systemen in echte toepassingen te verbeteren.Vereisten
Er zijn geen vereisten voor deze cursus
Curriculum
Cursusoverzicht
1
Introductie tot Explainable AI
We duiken in Explainable AI (XAI) en benadrukken de rol ervan bij het transparant, interpreteerbaar en betrouwbaar maken van AI-systemen. We verkennen wat AI kan op het gebied van voorspellen en content genereren, en waarom heldere besluitvormingsprocessen daarbij onmisbaar zijn. Ook bekijken we methoden om complexe AI-modellen begrijpelijker te maken voor een breed publiek.
- Waarom Explainable AI ertoe doet50 XP
- Transparantie of interpreteerbaarheid50 XP
- Interpreteerbare scenario's50 XP
- Doelstellingen van XAI50 XP
- De technische kant van XAI50 XP
- De basisprincipes van XAI begrijpen100 XP
- Nauwkeurigheid en uitlegbaarheid50 XP
- Communiceren over XAI50 XP
- Doelgroepprofilering50 XP
- Balans tussen nauwkeurigheid en eenvoud50 XP
2
Technieken in Explainable AI
We verkennen technieken voor Explainable AI (XAI) en delen ze in als model-specifiek, model-agnostisch, lokaal en globaal om AI-besluitvorming te verduidelijken. We bespreken regressie en classificatie voor model-specifieke inzichten en introduceren SHAP en LIME om black box-modellen te interpreteren. Daarnaast gaan we in op de complexiteit van Large Language Models (LLM's) en benadrukken we de noodzaak van transparantie in hun besluitvorming.
3
XAI implementeren en toepassen
We onderzoeken de transformatieve impact van XAI bij het toegankelijker en gebruiksvriendelijker maken van artificial intelligence in verschillende sectoren. Door vanaf het begin uitlegbaarheid te integreren, zorgen we voor transparante AI-systemen, wat vertrouwen bevordert en de samenwerking tussen mens en machine verdiept. Met praktijkcases laten we zien hoe XAI complexe AI-beslissingen ontraadselt, zodat gebruikers met uiteenlopende technische achtergronden AI-inzichten kunnen benutten voor beter onderbouwde beslissingen.
R
Concepten van Explainable Artificial Intelligence (XAI)
Cursus
voltooid
