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 (XAI) dan Transparansi Model
- Apa itu Kecerdasan Buatan yang Dapat Dijelaskan?
- Mengapa transparansi sangat penting dalam sistem AI
- Hubungan antara kemampuan interpretasi dan kinerja model AI
Gambaran Umum Teknik XAI
- Metode independen model: SHAP, LIME
- Teknik penjelasan khusus untuk setiap jenis model
- Cara menjelaskan kerja jaringan saraf dan model pembelajaran mendalam
Membangun Model AI yang Transparan
- Penerapan praktis terhadap model yang mudah diinterpretasikan
- Perbandingan antara model transparan dan model black-box
- Menyeimbangkan kompleksitas dengan kemudahan pemahaman model
Alat dan Perpustakaan XAI Tingkat Lanjut
- Menggunakan SHAP untuk menginterpretasikan model
- Memanfaatkan LIME guna menjelaskan aspek lokal dari suatu model
- Visualisasi keputusan dan perilaku model AI
Mengatasi Isu Keadilan, Bias, serta Etika dalam AI
- Identifikasi dan pengurangan bias pada model AI
- Pentingnya keadilan dalam AI beserta dampak sosialnya
- Memastikan akuntabilitas serta etika dalam penerapan sistem AI
Aplikasi XAI dalam Dunia Nyata
- Studi kasus di bidang kesehatan, keuangan, dan pemerintahan
- Menginterpretasikan model AI agar memenuhi regulasi yang berlaku
- Membangun kepercayaan melalui sistem AI yang transparan
Arah Pengembangan XAI di Masa Depan
- Penelitian terkini dalam bidang XAI
- Tantangan mengintegrasikan XAI ke dalam sistem berskala besar
- Peluang bagi perkembangan AI yang transparan ke depannya
Penutup dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pengalaman dalam pengembangan model pembelajaran mesin dan AI
- Kemampuan menggunakan bahasa pemrograman Python
Target Peserta
- Para ilmuwan data
- Insinyur pembelajaran mesin
- Spesialis AI
21 Jam
