Risico’s van het niet betrekken van de eindgebruiker

Je werkt samen met een fitnessapp-bedrijf dat de gebruikersbetrokkenheid wil vergroten met gepersonaliseerde work‑outaanbevelingen. Het bedrijf wil AI inzetten om het fitnessniveau, de voorkeuren en de voortgang van gebruikers te analyseren en zo gerichte suggesties te doen die hen gemotiveerd houden. De belangrijkste zorg is dat de AI-functies de eindgebruikerservaring verbeteren zonder de interface onnodig complex of opdringerig te maken.

Gezien het doel om de gebruikersbetrokkenheid te verbeteren via gepersonaliseerde ervaringen: op welke AI-functies moet je focussen om te zorgen dat ze de eindgebruikerservaring positief beïnvloeden? Kies de twee opties die van toepassing zijn.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Concepten van Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Cursus bekijken

Praktische interactieve oefening

Zet theorie om in actie met een van onze interactieve oefeningen.

Begin met trainen

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Concepten van Explainable Artificial Intelligence (XAI)

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

761 reviews

Begin de cursus gratis

We delve into Explainable AI (XAI), emphasizing its role in rendering AI systems transparent, interpretable, and trustworthy. We explore AI's capabilities in prediction and content generation, underscoring the necessity for clear decision-making processes. Additionally, we investigate methods to make complex AI models more comprehensible to a wide range of audiences.

Exercise 1: Why Explainable AI matters Exercise 2: Transparency or interpretability Exercise 3: Interpretable scenarios Exercise 4: XAI objectives Exercise 5: The technicalities of XAI Exercise 6: Understanding the fundamentals of XAI Exercise 7: Accuracy and interpretability Exercise 8: Communicating about XAI Exercise 9: Audience segmentation Exercise 10: Balancing accuracy and simplicity

We explore Explainable AI (XAI) techniques, categorizing them into model-specific, model-agnostic, local, and global explanations to clarify AI decision-making. We discuss regression and classification for model-specific insights and introduce SHAP and LIME to interpret black box models. Additionally, we address the complexity of Large Language Models (LLMs), emphasizing the need for transparency in their decision-making processes.

Exercise 1: XAI techniques Exercise 2: Local or global Exercise 3: Model-specific or model-agnostic Exercise 4: Model-specific explanations Exercise 5: Analogies for regression and classification Exercise 6: Black box models in decision making Exercise 7: Model-agnostic explanations Exercise 8: SHAP, LIME or Both?Exercise 9: Role of SHAP and LIME in XAI Exercise 10: Explainability of LLMs Exercise 11: Understanding LLMs Exercise 12: Reasoning of LLMs

We explore the transformative impact of XAI in making artificial intelligence more accessible and user-friendly across various sectors. By integrating explainability from the outset, we ensure AI systems are transparent, fostering trust and facilitating a deeper collaboration between humans and machines. Through real-world case studies, we highlight how XAI demystifies complex AI decisions, empowering users with diverse technical backgrounds to leverage AI insights for more informed decision-making.

Exercise 1: AI afstemmen op de gebruiker Exercise 2: XAI voor de eindgebruiker Exercise 3: Risico’s van het niet betrekken van de eindgebruiker

Huidige oefening

Exercise 4: XAI by design Exercise 5: Screening van sollicitanten Exercise 6: XAI toepassen by design Exercise 7: XAI voor online leren Exercise 8: XAI in de praktijk Exercise 9: XAI-vereisten per sector Exercise 10: Vertrouwen op het AI-systeem Exercise 11: Toekomst van XAI Exercise 12: Interdisciplinaire XAI Exercise 13: Proactieve ontwikkeling en uitrol Exercise 14: Samenvatting