Cursusaanbod

Inleiding tot verklaarbare AI (XAI) en modeltransparantie

  • Wat is verklaarbare AI?
  • Waarom transparantie belangrijk is in AI-systemen
  • Interpreteerbaarheid versus prestaties in AI-modellen

Overzicht van XAI-technieken

  • Model-agnostische methoden: SHAP, LIME
  • Modelspecifieke uitlegbaarheidstechnieken
  • Uitleg over neurale netwerken en deep learning-modellen

Transparante AI-modellen bouwen

  • Implementatie van interpreteerbare modellen in de praktijk
  • Transparante modellen vergelijken met black-box-modellen
  • Evenwicht tussen complexiteit en verklaarbaarheid

Geavanceerde XAI-tools en -bibliotheken

  • SHAP gebruiken voor modelinterpretatie
  • LIME gebruiken voor lokale uitlegbaarheid
  • Visualisatie van modelbeslissingen en -gedrag

Eerlijkheid, vooringenomenheid en ethische AI aanpakken

  • Vooringenomenheid in AI-modellen identificeren en beperken
  • Eerlijkheid in AI en de maatschappelijke gevolgen ervan
  • Zorgen voor verantwoordingsplicht en ethiek bij de inzet van AI

Real-world toepassingen van XAI

  • Casestudy's in de gezondheidszorg, financiën en overheid
  • AI-modellen interpreteren voor naleving van de regelgeving
  • Vertrouwen opbouwen met transparante AI-systemen

Toekomstige richtingen in verklaarbare AI

  • Opkomend onderzoek in XAI
  • Uitdagingen bij het opschalen van XAI voor grootschalige systemen
  • Kansen voor de toekomst van transparante AI

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Ervaring in machine learning en AI-modelontwikkeling
  • Bekendheid met Python programmeren

Audiëntie

  • Datawetenschappers
  • Ingenieurs voor machine learning
  • AI-specialisten
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën