Explainable AI (XAI) 實現AI模型的透明度培訓

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