高級技術：110培訓

高級可解釋人工智能（XAI）技術簡介

• 回顧基本的XAI方法
• 解釋複雜AI模型的挑戰
• XAI研究與開發的趨勢

模型無關的可解釋性技術

• SHAP（SHapley Additive exPlanations）
• LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）
• Anchor解釋

模型特定的可解釋性技術

• 分層相關性傳播（LRP）
• DeepLIFT（Deep Learning Important FeaTures）
• 基於梯度的方法（Grad-CAM、Integrated Gradients）

解釋深度學習模型

• 解釋卷積神經網絡（CNNs）
• 解釋循環神經網絡（RNNs）
• 分析基於Transformer的模型（BERT、GPT）

處理可解釋性挑戰

• 解決黑箱模型的侷限性
• 平衡準確性與可解釋性
• 處理解釋中的偏見與公平性問題

XAI在現實世界系統中的應用

• XAI在醫療、金融和法律系統中的應用
• AI法規與合規要求
• 通過XAI建立信任與問責制

可解釋人工智能的未來趨勢

• XAI中的新興技術與工具
• 下一代可解釋性模型
• AI透明性的機遇與挑戰

總結與下一步