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.
Durasi 14 jam
Kerangka Materi
Pengantar Explainable AI
- Apa itu Explainable AI (XAI)?
- Pentingnya transparansi dalam model AI
- Tantangan utama dalam keterinterpretasian AI
Technique Dasar XAI
- Metode model-agnostic: LIME, SHAP
- Metode keterjelasan spesifik model
- Menghasilkan penjelasan untuk keputusan yang dibuat oleh model black-box
Hands-on dengan Alat XAI
- Pengenalan pustaka XAI open-source
- Implementasi XAI pada model machine learning sederhana
- Visualisasi penjelasan dan perilaku model
Tantangan dalam Keterjelasan
- Trade-off antara akurasi dan keterinterpretasian
- Batasan metode XAI saat ini
- Menangani bias dan keadilan dalam model yang dapat dijelaskan
Pertimbangan Etis dalam XAI
- Memahami implikasi etis dari transparansi AI
- Menyeimbangkan keterjelasan dengan kinerja model
- Kekhawatiran privasi dan perlindungan data dalam XAI
Aplikasi Dunia Nyata XAI
- XAI di bidang kesehatan, keuangan, dan penegakan hukum
- Persyaratan regulasi untuk keterjelasan
- Membangun kepercayaan dalam sistem AI melalui transparansi
Konsep XAI Lanjutan
- Menjelajahi penjelasan kontrafaktual
- Menghasilkan penjelasan untuk jaringan saraf dan model deep learning
- Interpretasi sistem AI yang kompleks
Tren Masa Depan dalam Explainable AI
- Teiknik-teknik baru dalam penelitian XAI
- Tantangan dan peluang untuk transparansi AI di masa depan
- Dampak XAI pada pengembangan AI yang bertanggung jawab
Persyaratan
- Pemahaman dasar tentang konsep machine learning
- Kenalan dengan pemrograman Python
Audience
- Pemula AI
- Entisiusiastesi sains data
