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课程大纲
Explainable AI 简介
- 什么是Explainable AI (XAI)？
- AI模型中透明度的重要性。
- AI可解释性中的关键挑战。
基本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工具实操
- 开源XAI库简介。
- 在简单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透明度的伦理影响。
- 平衡可解释性与模型性能。
- XAI中的隐私和数据保护问题。
XAI的实际应用
- XAI在医疗、金融和执法中的应用。
- 可解释性的监管要求。
- 通过透明度建立对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。
Explainable AI的未来趋势
- XAI研究中的新兴技术。
- 未来AI透明度的挑战与机遇。
- XAI对负责任AI开发的影响。
总结与下一步
要求
- 具备机器学习的基本概念。
- 熟悉Python编程。
受众
- AI初学者。
- 数据科学爱好者。
14 小时
