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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

課程分類