Kursus Pelatihan Kursus Explainable AI (XAI) untuk Pengembangan AI Etis

Pelatihan ini, yang dilaksanakan secara langsung (online atau tatap muka), ditujukan untuk para profesional tingkat lanjut yang ingin meningkatkan pemahaman mereka tentang teknik XAI untuk model AI kompleks.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Mengimplementasikan teknik XAI terbaru dalam model AI.
• Menginterpretasikan model deep learning dan keputusan-keputusan mereka.
• Menerapkan metode interpretabilitas model-agnostic dan model-specific yang maju.
• Mengatasi tantangan terkait transparansi AI dalam sistem-sistem kompleks.

Ini adalah pelatihan langsung dengan instruktur, baik pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka, yang ditujukan untuk profesional pemula yang ingin mempelajari dasar-dasar Explainable AI dan peranannya dalam mengembangkan sistem AI yang bertanggung jawab.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dasar Explainable AI.
• Menjelajahi pentingnya transparansi dan interpretabilitas dalam model AI.
• Mempelajari teknik dasar untuk membuat model AI lebih dapat dijelaskan.
• Menerapkan teknik XAI ke model pembelajaran mesin yang sederhana.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin mengeksplorasi teknik XAI tercanggih untuk model pembelajaran mendalam, dengan fokus pada pembangunan sistem AI yang dapat ditafsirkan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami tantangan keterjelasan dalam pembelajaran mendalam.
• Menerapkan teknik XAI tingkat lanjut untuk jaringan saraf.
• Menafsirkan keputusan yang dibuat oleh model pembelajaran mendalam.
• Mengevaluasi keseimbangan antara kinerja dan transparansi.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga mahir yang ingin menerapkan sistem AI transparan dalam aplikasi dunia nyata.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Mengerti pentingnya transparansi dalam model AI.
• Menerapkan teknik XAI canggih untuk menginterpretasikan model kompleks.
• Meningkatkan transparansi model menggunakan SHAP, LIME, dan alat lainnya.
• Mengatasi masalah etis dan keadilan dalam model AI.