Kerangka Materi
Pendahuluan tentang Kejelasan dalam Pembelajaran Mendalam
- Apa itu model berbentuk "kotak hitam"?
- Kenapa transparansi sangat penting bagi sistem AI?
- Gambaran umum tantangan kejelasan pada jaringan saraf.
Teknik XAI Tingkat Lanjut untuk Pembelajaran Mendalam
- Metode yang dapat diterapkan pada berbagai model: LIME dan SHAP.
- Teknik Layer-wise Relevance Propagation (LRP).
- Pembuatan peta signifikansi serta pendekatan lain berbasis gradien.
Menginterpretasikan Keputusan Jaringan Saraf
- Cara menggambarkan lapisan tersembunyi dalam jaringan saraf secara visual.
- Pemahaman mengenai mekanisme perhatian (attention) pada model pembelajaran mendalam.
- Menghasilkan penjelasan yang mudah dipahami manusia dari sebuah jaringan saraf.
Alat Bantu untuk Menganalisis Model Pembelajaran Mendalam
- Pengantar mengenai berbagai library XAI sumber terbuka.
- Penggunaan Captum dan InterpretML dalam konteks pembelajaran mendalam.
- Mengintegrasikan teknik kejelasan pada TensorFlow serta PyTorch.
Interpretabilitas vs Performa
- Tantangan menyeimbangkan akurasi dan tingkat interpretabilitas model.
- Cara merancang model pembelajaran mendalam yang mampu memberikan performa tinggi sekaligus dapat dijelaskan secara jelas.
- Menghadapi permasalahan bias serta keadilan dalam konteks pengembangan AI.
Penerapan Nyata Konsep Kejelasan pada Model Pembelajaran Mendalam
- Manfaat konsep kejelasan terhadap model AI di bidang kesehatan.
- Tuntutan regulasi terkait transparansi sistem AI.
- Strategi penerapan model pembelajaran mendalam yang dapat diinterpretasikan dalam dunia nyata.
Pertimbangan Etika dalam Konteks Kejelasan AI
- Aspek etis dari upaya meningkatkan transparansi sistem AI.
- Menyeimbangkan praktik pengembangan AI yang etis dengan inovasi teknologi.
- Risiko privasi dalam penerapan konsep kejelasan pada model pembelajaran mendalam.
Penutup serta Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman mendalam mengenai konsep pembelajaran mendalam
- Pengalaman menggunakan Python serta berbagai framework pembelajaran mendalam
- Pengalaman bekerja dengan jaringan saraf
Target Peserta
- Insinyur pembelajaran mendalam
- Spesialis AI
Testimoni (3)
Saya sangat menyukai bagian akhir di mana kita menghabiskan waktu untuk bermain dengan CHAT GPT. Ruangan tidak disiapkan dengan baik untuk ini—sebaiknya menggunakan beberapa meja kecil agar kita bisa berkumpul dalam kelompok-kelompok kecil dan melakukan brainstorming, daripada satu meja besar.
Nola - Laramie County Community College
Kursus - Artificial Intelligence (AI) Overview
Diterjemahkan Mesin
Bekerja berdasarkan prinsip-prinsip dasar secara fokus, dan beralih ke penerapan studi kasus pada hari yang sama
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Diterjemahkan Mesin
Bahwa itu menggunakan data perusahaan nyata. Instruktur memiliki pendekatan yang sangat baik dengan membuat peserta pelatihan berpartisipasi dan bersaing
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Kursus - Applied AI from Scratch in Python
Diterjemahkan Mesin
