Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Pengantar AI yang Dapat Dijelaskan
- Apa itu Explainable AI (XAI)?
- Pentingnya transparansi dalam model AI
- Tantangan utama dalam interpretabilitas AI
Teknik Dasar XAI
- Metode agnostik model: LIME, SHAP
- Metode penjelasan khusus model
- Menjelaskan keputusan yang dibuat oleh model kotak hitam
Praktik Langsung dengan Alat XAI
- Pengenalan pustaka XAI sumber terbuka
- Menerapkan XAI dalam model pembelajaran mesin sederhana
- Memvisualisasikan penjelasan dan perilaku model
Tantangan dalam Penjelasan
- Kompromi antara akurasi dan interpretabilitas
- Keterbatasan metode XAI saat ini
- Menangani bias dan keadilan dalam model yang dapat dijelaskan
Pertimbangan Etis dalam XAI
- Memahami implikasi etis dari transparansi AI
- Menyeimbangkan kemampuan menjelaskan dengan kinerja model
- Masalah privasi dan perlindungan data di XAI
Aplikasi XAI di Dunia Nyata
- XAI dalam perawatan kesehatan, keuangan, dan penegakan hukum
- Persyaratan peraturan untuk penjelasan
- Membangun kepercayaan pada sistem AI melalui transparansi
Konsep XAI Lanjutan
- Menjelajahi penjelasan kontra-faktual
- Menjelaskan jaringan saraf dan model pembelajaran mendalam
- Menafsirkan sistem AI yang kompleks
Tren Masa Depan dalam AI yang Dapat Dijelaskan
- Teknik-teknik baru dalam penelitian XAI
- Tantangan dan peluang untuk transparansi AI di masa depan
- Dampak XAI terhadap pengembangan AI yang bertanggung jawab
Ringkasan dan Langkah Berikutnya
Requirements
- Pemahaman dasar tentang konsep pembelajaran mesin
- Keakraban dengan pemrograman Python
Hadirin
- pemula AI
- Penggemar ilmu data
14 Hours
