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
Pengenalan ke Teknik XAI Lanjutan
- Ulasan metode XAI dasar
- Tantangan dalam menafsirkan model AI yang kompleks
- Trend dalam penelitian dan pengembangan XAI
Teknik Penjelasan Agnostik Model
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- Penjelasan anchor
Teknik Penjelasan Spesifik Model
- Propagasi relevansi berlapis (LRP)
- DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures)
- Metode berbasis gradien (Grad-CAM, Integrated Gradients)
Menjelaskan Model Deep Learning
- Menafsirkan jaringan saraf konvolusional (CNNs)
- Menjelaskan jaringan saraf berulang (RNNs)
- Menganalisis model berbasis transformer (BERT, GPT)
Mengatasi Tantangan Interpretabilitas
- Mengatasi keterbatasan model black-box
- Menyeimbangkan akurasi dan interpretabilitas
- Mengatasi bias dan keadilan dalam penjelasan
Aplikasi XAI pada Sistem Nyata
- XAI dalam kesehatan, keuangan, dan sistem hukum
- Regulasi AI dan persyaratan kepatuhan
- Membangun kepercayaan dan akuntabilitas melalui XAI
Trend Masa Depan dalam AI yang Dapat Dijelaskan
- Teknik dan alat terkini dalam XAI
- Model penjelasan generasi berikutnya
- Peluang dan tantangan dalam transparansi AI
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman yang solid tentang AI dan machine learning
- Pengalaman dengan jaringan saraf dan deep learning
- Kenyamanan dengan teknik XAI dasar
Audience
- Peneliti AI berpengalaman
- Insinyur machine learning
21 Jam
