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課程簡介
Explainable AI 簡介
- 什麼是Explainable AI (XAI)？
- AI模型中透明度的重要性。
- AI可解釋性中的關鍵挑戰。
基本XAI技術
- 模型無關方法：LIME, SHAP。
- 模型特定的可解釋性方法。
- 解釋黑箱模型的決策。
XAI工具實操
- 開源XAI庫簡介。
- 在簡單機器學習模型中實現XAI。
- 可視化解釋和模型行爲。
可解釋性中的挑戰
- 準確性與可解釋性的權衡。
- 當前XAI方法的侷限性。
- 處理可解釋模型中的偏見和公平性。
XAI中的倫理考量
- 理解AI透明度的倫理影響。
- 平衡可解釋性與模型性能。
- XAI中的隱私和數據保護問題。
XAI的實際應用
- XAI在醫療、金融和執法中的應用。
- 可解釋性的監管要求。
- 通過透明度建立對AI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。
- 解釋複雜的AI系統。
Explainable AI的未來趨勢
- 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開發的影響。
總結與下一步
最低要求
- 具備機器學習的基本概念。
- 熟悉Python編程。
受衆
- AI初學者。
- 數據科學愛好者。
14 時間：
