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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