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.
Duration 14 hours
Course Outline
Uvod u objasnjivu veštačku inteligenciju
- Šta je objasnjiva veštačka inteligencija (XAI)?
- Važnost transparentnosti u modelima veštačke inteligencije
- Glavni izazovi u tumačivosti veštačke inteligencije
Osnovne tehnike XAI
- Metode nezavisne od modela: LIME, SHAP
- Metode objasnjivosti specifične za modele
- Tumačenje odluka koje donose crni kutija modeli
Praksa sa alatima XAI
- Uvod u biblioteke otvorenog koda za XAI
- Implementacija XAI u jednostavne modele mašinskog učenja
- Vizualizacija objašnjenja i ponašanja modela
Izazovi u objasnjivosti
- Kompromis između tačnosti i tumačivosti
- Ograničenja trenutnih metoda XAI
- Obraćanje sa pristrasnošću i pravednošću u objasnjivim modelima
Etički aspekti u XAI
- Razumevanje etičkih implikacija transparentnosti veštačke inteligencije
- Balansiranje objasnjivosti sa performansama modela
- Priveznosti i zaštita podataka u XAI
Pravde primene XAI
- XAI u zdravstvu, finansijama i pravosudju
- Regulativni zahtevi za objasnjivost
- Izgradnja poverenja u sisteme veštačke inteligencije putem transparentnosti
Uznapredovale koncepti XAI
- Istraživanje kontrfaktičkih objašnjenja
- Tumačenje neurona mreža i dubinskih modela učenja
- Tumačenje složenih sistema veštačke inteligencije
Buduča trend u objasnjivoj veštačkoj inteligenciji
- Emergentni tehnika u istraživanju XAI
- Izazovi i prilike za buduću transparentnost veštačke inteligencije
- Uticaj XAI na razvoju odgovornih veštačke inteligencije
Requirements
- Osobno razumevanje koncepta mašinskog učenja
- Znanje Python programiranja
Publika
- početnici u veštačkoj inteligenciji
- entuzijasti za nauku o podacima
