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课程大纲
Explainable AI (XAI) 与模型透明度简介
- 什么是 Explainable AI？
- AI 系统中透明度的重要性
- AI 模型的可解释性与性能
XAI 技术概述
- 模型无关方法：SHAP、LIME
- 模型特定的可解释性技术
- 解释神经网络与深度学习模型
构建透明的 AI 模型
- 在实践中实现可解释模型
- 透明模型与黑箱模型的比较
- 平衡复杂性与可解释性
高级 XAI 工具与库
- 使用 SHAP 进行模型解释
- 利用 LIME 进行局部可解释性分析
- 模型决策与行为的可视化
解决公平性、偏见与伦理 AI
- 识别与减轻 AI 模型中的偏见
- AI 中的公平性及其社会影响
- 确保 AI 部署中的责任与伦理
XAI 的实际应用
- 医疗、金融与政府领域的案例研究
- 为合规性解释 AI 模型
- 通过透明 AI 系统建立信任
Explainable AI 的未来方向
- XAI 的新兴研究
- 在大规模系统中扩展 XAI 的挑战
- 透明 AI 的未来机遇
总结与下一步
要求
- 具备机器学习和AI模型开发经验
- 熟悉Python编程
受众
- 数据科学家
- 机器学习工程师
- AI专家
21 小时
