Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Entenda os principais conceitos da Inteligência Artificial Explicável (XAI)
Este curso apresenta o campo crucial da XAI, concentrando-se em tornar os complexos algoritmos de IA compreensíveis e acessíveis. A necessidade de transparência e confiança nessas tecnologias cresce à medida que os sistemas de IA se tornam cada vez mais integrados em vários setores. Este curso aborda os principais conceitos da XAI, incluindo transparência, interpretabilidade e responsabilidade, e explora o equilíbrio entre a complexidade e a explicabilidade do modelo.Aprenda técnicas de XAI
Você aprenderá sobre explicações específicas e agnósticas de modelos, obtendo insights práticos e ferramentas para aplicar os princípios da XAI de forma eficaz em seus projetos. O curso tem como objetivo equipar você com o conhecimento para tornar os sistemas de IA mais transparentes, éticos e alinhados com os valores sociais, garantindo que as decisões de IA não sejam apenas eficazes, mas também justificáveis e compreensíveis.Implementar a XAI no mundo real
Ao final deste curso, você terá uma sólida compreensão da XAI e de sua importância no desenvolvimento de soluções de IA, e estará pronto para implementar esses princípios para aumentar a clareza e a confiabilidade dos sistemas de IA em aplicativos do mundo real.Pré-requisitos
Não há pré-requisitos para este curso
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Introdução à IA explicável
Nós nos aprofundamos na IA explicável (XAI), enfatizando sua função de tornar os sistemas de IA transparentes, interpretáveis e confiáveis. Exploramos os recursos da IA na previsão e na geração de conteúdo, ressaltando a necessidade de processos claros de tomada de decisão. Além disso, investigamos métodos para tornar modelos complexos de IA mais compreensíveis para uma ampla gama de públicos.
- Por que a IA explicável é importante50 XP
- Transparência ou interpretabilidade50 XP
- Cenários interpretáveis50 XP
- Objetivos da XAI50 XP
- Os aspectos técnicos da XAI50 XP
- Compreensão dos fundamentos da XAI100 XP
- Precisão e interpretabilidade50 XP
- Comunicação sobre XAI50 XP
- Segmentação do público50 XP
- Equilíbrio entre precisão e simplicidade50 XP
2
Técnicas de IA explicável
Exploramos as técnicas de IA explicável (XAI), categorizando-as em explicações específicas de modelo, agnósticas de modelo, locais e globais para esclarecer a tomada de decisões de IA. Discutimos a regressão e a classificação para obter insights específicos do modelo e apresentamos SHAP e LIME para você interpretar modelos de caixa preta. Além disso, abordamos a complexidade dos modelos de linguagem grandes (LLMs), enfatizando a necessidade de transparência em seus processos de tomada de decisão.
3
Implementação e aplicação da XAI
Exploramos o impacto transformador da XAI ao tornar a inteligência artificial mais acessível e fácil de usar em vários setores. Ao integrar a explicabilidade desde o início, garantimos que os sistemas de IA sejam transparentes, promovendo a confiança e facilitando uma colaboração mais profunda entre humanos e máquinas. Por meio de estudos de caso do mundo real, destacamos como a XAI desmistifica decisões complexas de IA, capacitando usuários com diversas formações técnicas a aproveitar os insights de IA para tomar decisões mais informadas.
R
Conceitos de Inteligência Artificial Explicável (XAI)
Curso
concluído
