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 Kecerdasan Buatan yang Dapat Dijelaskan
- Apa itu XAI (Kecerdasan Buatan yang Dapat Dijelaskan)?
- Pentingnya transparansi dalam model AI
- Tantangan utama dalam upaya meningkatkan kemudahan interpretasi model AI
Teknik-Teknik Dasar XAI
- Metode yang tidak bergantung pada jenis model: LIME, SHAP
- Teknik penjelasan khusus berdasarkan jenis model tertentu
- Cara menjelaskan keputusan yang diambil oleh model black-box
Praktik Langsung Menggunakan Alat-Alat XAI
- Pengenalan terhadap library open-source untuk XAI
- Penerapan teknik XAI pada model pembelajaran mesin yang sederhana
- Visualisasi hasil penjelasan dan perilaku model
Tantangan dalam Upaya Meningkatkan Kemudahan Interpretasi Model AI
- Kompromi antara akurasi dan kemudahan interpretasi model
- Batasan-batasan teknik XAI saat ini
- Penanganan masalah bias serta keadilan dalam pembuatan model yang dapat dijelaskan
Pertimbangan Etika dalam Pengembangan XAI
- Memahami implikasi etis dari penerapan transparansi dalam AI
- Keseimbangan antara kemudahan penjelasan dan kinerja model
- Masalah privasi serta perlindungan data dalam konteks XAI
Penerapan XAI dalam Dunia Nyata
- Penggunaan XAI di bidang kesehatan, keuangan, dan penegakan hukum
- Persyaratan regulasi terkait aspek kemudahan penjelasan model AI
- Membangun kepercayaan publik terhadap sistem AI melalui transparansi
Konsep-Konsep Lanjutan dalam XAI
- Mengenal konsep penjelasan kontrafaktual
- Cara menjelaskan model jaringan saraf serta model pembelajaran mendalam
- Interpretasi sistem AI yang kompleks
Tren Masa Depan dalam Pengembangan XAI
- Teknik-teknik baru dalam riset terkait XAI
- Tantangan dan peluang yang menanti pengembangan transparansi AI di masa depan
- Dampak penerapan XAI terhadap pembangunan AI yang lebih bertanggung jawab
Penutup dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman dasar mengenai konsep-konsep pembelajaran mesin
- Pengenalan dengan pengkodean menggunakan Python
Target Peserta
- Pemula di bidang AI
- Para pecinta ilmu data
14 Jam
