После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Поймите основные концепции объяснимого искусственного интеллекта (XAI)
Этот курс знакомит с важнейшей областью XAI, уделяя особое внимание тому, чтобы сложные алгоритмы ИИ были понятными и доступными. Потребность в прозрачности и доверии к этим технологиям растет по мере того, как системы ИИ все глубже внедряются в различные отрасли. Этот курс охватывает ключевые концепции XAI, включая прозрачность, интерпретируемость и подотчетность, а также рассматривает баланс между сложностью модели и объяснимостью.Изучите методы XAI
Вы узнаете о модельно-специфичных и модельно-агностических объяснениях, а также получите практические знания и инструменты для эффективного применения принципов XAI в своих проектах. Курс поможет вам получить знания, необходимые для того, чтобы сделать системы ИИ более прозрачными, этичными и соответствующими общественным ценностям, обеспечивая, чтобы решения ИИ были не только эффективными, но и обоснованными и понятными.Внедрение XAI в реальных условиях
К концу этого курса вы получите прочное понимание XAI и его важности в разработке решений на основе ИИ, а также будете готовы применять эти принципы для повышения прозрачности и надежности систем ИИ в реальных проектах.Предварительные требования
Для этого курса нет предварительных требований
Программа
План курса
1
Введение в объяснимый ИИ
Мы рассматриваем объяснимый ИИ (XAI), уделяя особое внимание его роли в обеспечении прозрачности, интерпретируемости и надёжности систем ИИ. Мы изучаем возможности ИИ в области прогнозирования и генерации контента, подчёркивая необходимость понятных процессов принятия решений. Кроме того, мы исследуем методы, позволяющие сделать сложные модели ИИ доступными для широкой аудитории.
- Почему объяснимый ИИ важен50 XP
- Прозрачность или интерпретируемость50 XP
- Интерпретируемые сценарии50 XP
- Задачи объяснимого ИИ50 XP
- Технические аспекты объяснимого ИИ50 XP
- Основы объяснимого ИИ100 XP
- Точность и интерпретируемость50 XP
- Общение на тему объяснимого ИИ50 XP
- Сегментация аудитории50 XP
- Баланс между точностью и простотой50 XP
2
Техники объяснимого ИИ
Мы исследуем техники объяснимого ИИ (XAI), разделяя их на модельно-специфичные, модельно-агностические, локальные и глобальные объяснения, чтобы прояснить процесс принятия решений в ИИ. Мы рассматриваем регрессию и классификацию как инструменты модельно-специфичного анализа, а также знакомим с SHAP и LIME для интерпретации моделей типа «чёрный ящик». Дополнительно мы обращаемся к сложности больших языковых моделей (LLM), подчёркивая необходимость прозрачности в их процессах принятия решений.
3
Применение XAI на практике
Мы изучаем, как XAI делает искусственный интеллект более доступным и удобным для пользователей в различных отраслях. Встраивая объяснимость с самого начала, мы обеспечиваем прозрачность систем ИИ, укрепляем доверие к ним и способствуем более глубокому взаимодействию человека и машины. На примере реальных кейсов мы показываем, как XAI помогает разобраться в сложных решениях ИИ и даёт пользователям с разным техническим уровнем возможность применять результаты ИИ для более взвешенного принятия решений.
R
Концепции объяснимого искусственного интеллекта (XAI)
Курс
завершён
