Weryfikacja kandydatów do pracy

Twoja firma tworzy system AI do weryfikacji kandydatów do pracy. System analizuje CV i listy motywacyjne, aby wyłonić kandydatów do dalszego etapu rekrutacji. Ze względu na potencjalny wpływ na kandydatów i konieczność zachowania sprawiedliwości, twoim zadaniem jest wybór podejścia projektowego, które zapewni przejrzystość i możliwość uzasadnienia decyzji systemu.

Które podejście projektowe będzie najbardziej odpowiednie dla tego systemu AI?

To ćwiczenie jest częścią kursu

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Zobacz kurs

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie

To ćwiczenie jest częścią kursu

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

1032 reviews

Rozpocznij kurs za darmo

Przyjrzymy się wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI), kładąc nacisk na jej rolę w zapewnianiu transparentności, interpretowalności i wiarygodności systemów AI. Omówimy możliwości AI w zakresie przewidywania i generowania treści, podkreślając potrzebę jasnych procesów decyzyjnych. Zbadamy też metody, które pozwalają uczynić złożone modele AI bardziej zrozumiałymi dla szerokiego grona odbiorców.

Exercise 1: Dlaczego wyjaśnialna SI ma znaczenie Exercise 2: Przejrzystość czy interpretowalność Exercise 3: Scenariusze interpretowalności Exercise 4: Cele XAI Exercise 5: Techniczne aspekty XAI Exercise 6: Podstawy XAI – sprawdź swoją wiedzę Exercise 7: Dokładność i interpretowalność Exercise 8: Komunikacja na temat XAI Exercise 9: Segmentacja odbiorców Exercise 10: Balansowanie między dokładnością a prostotą

Omówimy techniki wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI), dzieląc je na wyjaśnienia specyficzne dla modelu, niezależne od modelu, lokalne i globalne – wszystko po to, by rozjaśnić procesy decyzyjne AI. Przyjrzymy się regresji i klasyfikacji w kontekście wyjaśnień specyficznych dla modelu, a także poznamy SHAP i LIME jako narzędzia do interpretacji modeli typu czarna skrzynka. Poruszymy również kwestię złożoności dużych modeli językowych (LLM), zwracając uwagę na potrzebę transparentności ich procesów decyzyjnych.

Exercise 1: Techniki XAI Exercise 2: Wyjaśnienie lokalne czy globalne Exercise 3: Specyficzne dla modelu czy niezależne od modelu Exercise 4: Wyjaśnienia specyficzne dla modelu Exercise 5: Analogie dla regresji i klasyfikacji Exercise 6: Modele czarne skrzynki w procesie podejmowania decyzji Exercise 7: Wyjaśnienia niezależne od modelu Exercise 8: SHAP, LIME czy obie?Exercise 9: Rola SHAP i LIME w XAI Exercise 10: Wyjaśnialność modeli językowych (LLM)Exercise 11: Czym są duże modele językowe (LLM)?Exercise 12: Rozumowanie dużych modeli językowych

Zbadamy transformacyjny wpływ XAI na zwiększanie dostępności i przyjazności sztucznej inteligencji w różnych sektorach. Włączając wyjaśnialność od samego początku projektowania, zapewniamy transparentność systemów AI – budujemy zaufanie i pogłębiamy współpracę między człowiekiem a maszyną. Na podstawie studiów przypadków pokażemy, jak XAI demistyfikuje złożone decyzje AI, umożliwiając użytkownikom o różnym poziomie wiedzy technicznej korzystanie z wyników AI do bardziej świadomego podejmowania decyzji.

Exercise 1: Dostosowywanie AI do użytkownika Exercise 2: XAI dla użytkownika końcowego Exercise 3: Ryzyko pomijania użytkownika końcowego Exercise 4: XAI w praktyce projektowania Exercise 5: Weryfikacja kandydatów do pracy

Bieżące ćwiczenie

Exercise 6: Stosowanie XAI w fazie projektowania Exercise 7: XAI w e-learningu Exercise 8: XAI w praktyce Exercise 9: Wymagania XAI w poszczególnych branżach Exercise 10: Zaufanie do systemu AI Exercise 11: Przyszłość XAI Exercise 12: XAI z perspektywy wielu dziedzin Exercise 13: Proaktywny rozwój i wdrożenie Exercise 14: Podsumowanie