Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
課程簡介
Explainable AI (XAI) 與模型透明度簡介
- 什麼是 Explainable AI？
- AI 系統中透明度的重要性
- AI 模型的可解釋性與性能
XAI 技術概述
- 模型無關方法：SHAP、LIME
- 模型特定的可解釋性技術
- 解釋神經網絡與深度學習模型
構建透明的 AI 模型
- 在實踐中實現可解釋模型
- 透明模型與黑箱模型的比較
- 平衡複雜性與可解釋性
高級 XAI 工具與庫
- 使用 SHAP 進行模型解釋
- 利用 LIME 進行局部可解釋性分析
- 模型決策與行爲的可視化
解決公平性、偏見與倫理 AI
- 識別與減輕 AI 模型中的偏見
- AI 中的公平性及其社會影響
- 確保 AI 部署中的責任與倫理
XAI 的實際應用
- 醫療、金融與政府領域的案例研究
- 爲合規性解釋 AI 模型
- 通過透明 AI 系統建立信任
Explainable AI 的未來方向
- XAI 的新興研究
- 在大規模系統中擴展 XAI 的挑戰
- 透明 AI 的未來機遇
總結與下一步
最低要求
- 具備機器學習和AI模型開發經驗
- 熟悉Python編程
受衆
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- AI專家
21 時間：
