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 課程時長 14 時間:

課程簡介

可解釋人工智能入門

  • 什麼是可解釋人工智能(XAI)?
  • 人工智能模型中透明度的重要性
  • 人工智能可解釋性的主要挑戰

基礎 XAI 技術

  • 模型無關方法:LIME、SHAP
  • 特定模型的可解釋性方法
  • 解釋黑箱模型所做的決策

XAI 工具的實踐操作

  • 介紹開源 XAI 庫
  • 在簡單的機器學習模型中實現 XAI
  • 視覺化解釋內容和模型行為

可解釋性的挑戰

  • 準確性與可解釋性之間的權衡
  • 現有 XAI 方法的局限性
  • 處理可解釋模型中的偏差與公平性問題

XAI 中的倫理考量

  • 理解人工智能透明度的倫理影響
  • 平衡可解釋性與模型性能
  • XAI 中的隱私與數據保護問題

XAI 的實際應用

  • XAI 在醫療、金融和執法領域的應用
  • 對可解釋性的監管要求
  • 通過透明度建立對人工智能系統的信任

高級 XAI 概念

  • 探索反事實解釋
  • 解釋神經網絡和深度學習模型
  • 解讀複雜的人工智能系統

可解釋人工智能的未來趨勢

  • XAI 研究中的新興技術
  • 未來人工智能透明性的挑戰與機遇
  • XAI 對負責任的人工智能開發的影響

最低要求

  • 對機器學習概念有基本理解
  • 熟悉 Python 編程

目標受眾

  • 人工智能初學者
  • 數據科學愛好者

課程分類