Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
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