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
Pengenalan kepada Explainable AI (XAI) dan Transparansi Model
- Apakah itu Explainable AI?
- Mengapa transparansi penting dalam sistem AI
- Interpretabilitas vs. kinerja dalam model AI
Tinjauan Teknik XAI
- Metode model-agnostik: SHAP, LIME
- Teknik interpretabilitas khusus model
- Menerangkan jaringan saraf dan model deep learning
Membangun Model AI yang Transparan
- Menerapkan model interpretabilitas dalam praktik
- Membandingkan model transparan dengan model black-box
- Menyeimbangkan kompleksitas dengan interpretabilitas
Alat dan Perpustakaan XAI Lanjutan
- Menggunakan SHAP untuk interpretasi model
- Memanfaatkan LIME untuk interpretabilitas lokal
- Visualisasi keputusan dan perilaku model
Menanggulangi Keadilan, Bias, dan AI Etis
- Mengidentifikasi dan mengurangi bias dalam model AI
- Keadilan dalam AI dan dampaknya terhadap masyarakat
- Memastikan tanggung jawab dan etika dalam penyebaran AI
Aplikasi XAI di Dunia Nyata
- Kasus studi dalam kesehatan, keuangan, dan pemerintah
- Menerangkan model AI untuk kepatuhan regulasi
- Membangun kepercayaan dengan sistem AI yang transparan
Arahan Masyarakat XAI
- Penelitian XAI yang baru
- Tantangan dalam menskalakan XAI untuk sistem besar
- Kesempatan untuk masa depan AI transparan
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pengalaman dalam pengembangan model machine learning dan AI
- Keahlian dalam pemrograman Python
Peserta
- Ilmuwan data
- Insinyur machine learning
- Ahli AI
21 Jam
