Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models Training Course

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin meningkatkan pemahaman mereka tentang teknik XAI untuk model AI yang kompleks.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Terapkan teknik XAI tercanggih dalam model AI.
• Menafsirkan model pembelajaran mendalam dan keputusannya.
• Terapkan metode penjelasan tingkat lanjut yang tidak bergantung pada model dan spesifik pada model.
• Atasi tantangan terkait transparansi AI dalam sistem yang kompleks.

Kursus ini mencakup AI (emphasizing Machine Learning dan Deep Learning) di Automotive Industri. Ini membantu menentukan teknologi apa yang dapat (potensial) digunakan dalam situasi berbilang dalam sebuah mobil: dari otomatisasi sederhana, pengenalan gambar hingga pengambilan keputusan otomatis.

Kursus ini telah diciptakan untuk manajer, arsitek solusi, pejabat inovasi, CTO, arsitek perangkat lunak dan siapa saja yang tertarik dengan gambaran keseluruhan kecerdasan buatan yang diterapkan dan ramalan terdekat untuk pengembangan.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

Jaringan Syaraf Tiruan adalah model data komputasi yang digunakan dalam pengembangan sistem Artificial Intelligence (AI) yang mampu melakukan tugas-tugas "cerdas". Neural Networks umumnya digunakan dalam aplikasi Machine Learning (ML), yang merupakan salah satu implementasi AI. Deep Learning adalah bagian dari ML.

Ini adalah kursus 4 hari yang memperkenalkan AI dan penerapannya. Ada opsi untuk memiliki satu hari tambahan untuk melaksanakan proyek AI setelah menyelesaikan kursus ini.

Ini adalah kursus 4 hari yang memperkenalkan AI dan aplikasinya menggunakan bahasa pemrograman Python. Ada opsi untuk memiliki satu hari tambahan untuk melaksanakan proyek AI setelah menyelesaikan kursus ini.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

Artificial Neural Network is a computational data model used in the development of Artificial Intelligence (AI) systems capable of performing "intelligent" tasks. Neural Networks are commonly used in Machine Learning (ML) applications, which are themselves one implementation of AI. Deep Learning is a subset of ML.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti dan pengembang yang ingin menggunakan Chainer untuk membangun dan melatih jaringan saraf di Python sambil membuat kode mudah di-debug.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk mulai mengembangkan model jaringan saraf.
• Menentukan dan menerapkan model jaringan saraf menggunakan kode sumber yang mudah dipahami.
• Jalankan contoh dan modifikasi algoritma yang ada untuk mengoptimalkan model pelatihan pembelajaran mendalam sambil memanfaatkan GPU untuk kinerja tinggi.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at developers and data scientists who wish to learn the fundamentals of Deep Reinforcement Learning as they step through the creation of a Deep Learning Agent.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the key concepts behind Deep Reinforcement Learning and be able to distinguish it from Machine Learning.
• Apply advanced Reinforcement Learning algorithms to solve real-world problems.
• Build a Deep Learning Agent.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin mempelajari dasar-dasar AI yang Dapat Dijelaskan dan perannya dalam mengembangkan sistem AI yang bertanggung jawab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dasar AI yang dapat dijelaskan.
• Jelajahi pentingnya transparansi dan interpretabilitas dalam model AI.
• Pelajari teknik dasar untuk membuat model AI dapat dijelaskan.
• Terapkan teknik XAI ke model pembelajaran mesin sederhana.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik AI yang Dapat Dijelaskan untuk memastikan keadilan, transparansi, dan sistem AI yang etis.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran XAI dalam sistem AI yang etis.
• Terapkan teknik XAI untuk mendeteksi dan mengurangi bias dalam model AI.
• Pastikan transparansi dalam proses pengambilan keputusan model AI.
• Menyelaraskan pengembangan AI dengan standar etika dan peraturan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin menerapkan sistem AI transparan dalam aplikasi dunia nyata.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami pentingnya transparansi dalam model AI.
• Terapkan teknik XAI tingkat lanjut untuk menginterpretasikan model yang kompleks.
• Tingkatkan transparansi model menggunakan SHAP, LIME, dan alat lainnya.
• Menangani masalah etika dan keadilan dalam model AI.