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課程簡介
可解釋人工智能介紹
- 什麼是解釋型 AI (XAI)?
- 透明度在 AI 模型中的重要性
- AI 可解釋性的關鍵挑戰
基本 XAI 技術
- 模型無關方法:LIME, SHAP
- 模型特定的可解釋性方法
- 解釋黑盒模型的決策
使用 XAI 工具的實作
- 介紹開源 XAI 程式庫
- 在簡單機器學習模型中實施 XAI
- 視覺化解釋和模型行為
可解釋性的挑戰
- 準確性與可解釋性的權衡
- 現有 XAI 方法的局限性
- 處理可解釋模型中的偏差與公平性
XAI 的倫理考量
- 理解 AI 透明度的倫理影響
- 平衡可解釋性與模型效能
- XAI 中的隱私與資料保護問題
XAI 的現實應用
- XAI 在醫療保健、金融和執法領域的應用
- 關於可解釋性的法規要求
- 通過透明度建立對 AI 系統的信任
進階 XAI 概念
- 探索反事實解釋
- 解釋神經網路和深度學習模型
- 解讀複雜的 AI 系統
可解釋人工智能未來趨勢
- XAI 研究中的新興技術
- 未來 AI 透明度的挑戰與機遇
- XAI 對負責任 AI 發展的影響
總結與後續步驟
最低要求
- 具備機器學習概念的基礎知識
- 熟悉 Python 程式設計
受眾
- AI 初學者
- 數據科學愛好者
14 小時