hong-kong現場Explainable AI (XAI)培訓

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望應用可解釋AI技術以確保公平性、透明性和倫理AI系統的中級專業人士。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 理解XAI在倫理AI系統中的作用。
• 實施XAI技術以檢測和減輕AI模型中的偏見。
• 確保AI模型決策過程的透明度。
• 使AI開發符合倫理和監管標準。

這種由講師指導的 hong-kong 現場現場培訓（在線或現場）面向希望探索深度學習模型的先進 XAI 技術的高級專業人員，重點是構建可解釋的 AI 系統。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解深度學習中可解釋性的挑戰。
• 為神經網路實施高級 XAI 技術。
• 解釋深度學習模型做出的決策。
• 評估性能和透明度之間的權衡。

本課程爲講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓，旨在幫助高級專業人士提升對複雜AI模型中可解釋人工智能（XAI）技術的理解。

培訓結束後，學員將能夠：

• 在AI模型中實施最先進的XAI技術。
• 解釋深度學習模型及其決策。
• 應用高級的模型無關和模型特定的可解釋性方法。
• 應對複雜系統中與AI透明度相關的挑戰。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中高級專業人士，旨在幫助他們在實際應用中實現透明的AI系統。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AI模型透明度的重要性。
• 實施高級XAI技術以解釋複雜模型。
• 使用SHAP、LIME等工具增強模型透明度。
• 解決AI模型中的倫理問題和公平性。

本課程爲講師主導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望學習Explainable AI基礎知識及其在開發負責任AI系統中的作用的初級專業人士。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Explainable AI的基本概念。
• 探討AI模型中透明度和可解釋性的重要性。
• 學習使AI模型可解釋的基本技術。
• 將XAI技術應用於簡單的機器學習模型。