可解释人工智能（XAI）入门 培训

可解释人工智能简介

• 什么是可解释人工智能（XAI）？
• AI模型透明度的重要性
• AI可解释性中的关键挑战

基本的XAI技术

• 模型无关方法：LIME、SHAP
• 模型特定的可解释性方法
• 解释黑箱模型的决策

XAI工具实践

• 开源XAI库简介
• 在简单的机器学习模型中实现XAI
• 可视化解释和模型行为

可解释性中的挑战

• 准确性与可解释性之间的权衡
• 当前XAI方法的局限性
• 处理可解释模型中的偏见和公平性

XAI中的伦理考量

• 理解AI透明性的伦理影响
• 在可解释性与模型性能之间取得平衡
• XAI中的隐私和数据保护问题

XAI的实际应用

• XAI在医疗、金融和执法领域的应用
• 可解释性的监管要求
• 通过透明性建立对AI系统的信任

高级XAI概念

• 探索反事实解释
• 解释神经网络和深度学习模型
• 解释复杂的AI系统

可解释人工智能的未来趋势

• XAI研究中的新兴技术
• 未来AI透明性的挑战与机遇
• XAI对负责任AI开发的影响

总结与下一步