Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengantar Teknik XAI Tingkat Lanjut
- Tinjauan singkat mengenai metode XAI dasar
- Tantangan dalam menafsirkan model AI yang kompleks
- Tren terkini dalam penelitian dan pengembangan XAI
Teknik Penjelasan Independen Terhadap Jenis Model
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- Teknik penjelasan Anchor
Teknik Penjelasan Khusus untuk Model Tertentu
- Layer-wise relevance propagation (LRP)
- DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures)
- Metode berbasis gradien (Grad-CAM, Integrated Gradients)
Menjelaskan Model Pembelajaran Mendalam
- Cara menafsirkan jaringan saraf konvolusional (CNN)
- Penjelasan mengenai jaringan saraf rekuren (RNN)
- Analisis model berbasis transformer seperti BERT dan GPT
Mengatasi Tantangan dalam Bidang Interpretabilitas
- Menghadapi keterbatasan model black-box
- Upaya mengimbangi akurasi dan kemampuan penafsiran
- Cara mengatasi masalah bias serta keadilan dalam proses penjelasan
Penerapan XAI dalam Berbagai Sistem Nyata
- Penggunaan XAI di bidang kesehatan, keuangan, serta sistem hukum
- Persyaratan regulasi dan kompatibilitas terkait AI
- Upaya membangun kepercayaan dan akuntabilitas melalui teknik XAI
Tren Masa Depan dalam Kecerdasan Buatan yang Dapat Dijelaskan
- Teknik serta alat bantu XAI baru yang sedang berkembang
- Model penjelasan generasi selanjutnya
- Peluang dan tantangan dalam mewujudkan transparansi AI
Kesimpulan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman yang baik mengenai kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin
- Pengalaman dalam bekerja dengan jaringan saraf serta teknik pembelajaran mendalam
- Pengetahuan dasar mengenai teknik-teknik XAI
Target Peserta
- Para peneliti kecerdasan buatan yang berpengalaman
- Insinyur pembelajaran mesin
21 Jam
