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 AI yang Dapat Dijelaskan
- Apa itu AI yang Dapat Dijelaskan (XAI)?
- Pentingnya transparansi dalam model AI
- Tantangan utama dalam interpretabilitas AI
Teknik Dasar XAI
- Metode agnostik model: LIME, SHAP
- Metode keterjelasan khusus model
- Menjelaskan keputusan yang dibuat oleh model black-box
Praktik dengan Alat XAI
- Pengantar ke perpustakaan XAI open-source
- Menerapkan XAI dalam model machine learning sederhana
- Memvisualisasikan penjelasan dan perilaku model
Tantangan dalam Keterjelasan
- Kompromi antara akurasi dan interpretabilitas
- Batasan metode XAI saat ini
- Menangani bias dan keadilan dalam model yang dapat dijelaskan
Pertimbangan Etika dalam XAI
- Memahami implikasi etis dari transparansi AI
- Menyeimbangkan keterjelasan dengan kinerja model
- Kepercayaan dan perlindungan data dalam XAI
Aplikasi XAI di Dunia Nyata
- XAI dalam kesehatan, keuangan, dan penegakan hukum
- Persyaratan peraturan untuk keterjelasan
- Membangun kepercayaan pada sistem AI melalui transparansi
Konsep Lanjut XAI
- Menjelajahi penjelasan kontrafaktual
- Menjelaskan jaringan saraf dan model deep learning
- Menerjemahkan sistem AI yang kompleks
Tren Masa Depan dalam AI yang Dapat Dijelaskan
- Teknik terbaru dalam penelitian XAI
- Tantangan dan peluang untuk transparansi AI masa depan
- Dampak XAI pada pengembangan AI yang bertanggung jawab
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pengertian dasar konsep pemodelan mesin (machine learning)
- Kemampuan dalam pemrograman Python
Audience
- Pemula dalam bidang kecerdasan buatan (AI)
- Penggemar ilmu data (data science)
14 Jam
