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课程大纲
高级可解释人工智能（XAI）技术简介
- 回顾基本的XAI方法
- 解释复杂AI模型的挑战
- XAI研究与开发的趋势
模型无关的可解释性技术
- SHAP（SHapley Additive exPlanations）
- LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）
- Anchor解释
模型特定的可解释性技术
- 分层相关性传播（LRP）
- DeepLIFT（Deep Learning Important FeaTures）
- 基于梯度的方法（Grad-CAM、Integrated Gradients）
解释深度学习模型
- 解释卷积神经网络（CNNs）
- 解释循环神经网络（RNNs）
- 分析基于Transformer的模型（BERT、GPT）
处理可解释性挑战
- 解决黑箱模型的局限性
- 平衡准确性与可解释性
- 处理解释中的偏见与公平性问题
XAI在现实世界系统中的应用
- XAI在医疗、金融和法律系统中的应用
- AI法规与合规要求
- 通过XAI建立信任与问责制
可解释人工智能的未来趋势
- XAI中的新兴技术与工具
- 下一代可解释性模型
- AI透明性的机遇与挑战
总结与下一步
要求
- 扎实理解人工智能和机器学习
- 具备神经网络和深度学习经验
- 熟悉基本的XAI技术
受众
- 经验丰富的人工智能研究人员
- 机器学习工程师
21 小时
