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.

Dlaczego wyjaśnialna SI ma znaczenie

Przejrzystość czy interpretowalność

Scenariusze interpretowalności

Cele XAI

Techniczne aspekty XAI

Podstawy XAI – sprawdź swoją wiedzę

Dokładność i interpretowalność

Komunikacja na temat XAI

Segmentacja odbiorców

Balansowanie między dokładnością a prostotą

Wprowadzenie do wyjaśnialnej AI

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.

Techniki XAI

Wyjaśnienie lokalne czy globalne

Opcje

Specyficzne dla modelu

Niezależne od modelu

Specyficzne dla modelu czy niezależne od modelu

Wyjaśnienia specyficzne dla modelu

Analogie dla regresji i klasyfikacji

Modele czarne skrzynki w procesie podejmowania decyzji

Wyjaśnienia niezależne od modelu

SHAP

LIME

Obie

SHAP, LIME czy obie?

Rola SHAP i LIME w XAI

Wyjaśnialność modeli językowych (LLM)

Czym są duże modele językowe (LLM)?

Rozumowanie dużych modeli językowych

Techniki wyjaśnialnej AI

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.

Dostosowywanie AI do użytkownika

XAI dla użytkownika końcowego

Ryzyko pomijania użytkownika końcowego

XAI w praktyce projektowania

Weryfikacja kandydatów do pracy

Stosowanie XAI w fazie projektowania

XAI w e-learningu

XAI w praktyce

Wymagania XAI w poszczególnych branżach

Zaufanie do systemu AI

Przyszłość XAI

XAI z perspektywy wielu dziedzin

Proaktywny rozwój i wdrożenie

Podsumowanie

Wdrażanie i stosowanie XAI

Ten kurs wprowadza w świat wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI) – dziedziny, której celem jest nadanie przejrzystości i zrozumiałości często nieprzejrzystym mechanizmom działania AI. Kurs ma charakter koncepcyjny i jest skierowany do odbiorców bez zaplecza technicznego. Wyjaśnia, dlaczego transparentność decyzji podejmowanych przez AI jest tak istotna, i omawia metody, które to umożliwiają. Poznasz uzasadnienie dla XAI, jego miejsce w szerszym ekosystemie sztucznej inteligencji oraz jego znaczące implikacje społeczne. Po ukończeniu kursu – niezależnie od pełnionej roli – zrozumiesz, jak XAI łączy złożone algorytmy z codziennym podejmowaniem decyzji.

<h2>Poznaj podstawowe pojęcia wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)</h2>
Ten kurs wprowadza w kluczową dziedzinę XAI, koncentrując się na tym, jak sprawić, by złożone algorytmy AI były zrozumiałe i dostępne. Potrzeba przejrzystości i zaufania do tych technologii rośnie, gdy systemy AI stają się coraz bardziej zintegrowane z różnymi sektorami. Ten kurs obejmuje kluczowe pojęcia XAI, w tym przejrzystość, interpretowalność i odpowiedzialność, a także bada równowagę między złożonością modelu a wyjaśnialnością.

<h2>Poznaj techniki XAI</h2>
Dowiesz się o wyjaśnieniach specyficznych dla modelu i niezależnych od modelu, zdobywając praktyczne wskazówki i narzędzia do skutecznego stosowania zasad XAI w swoich projektach. Kurs ma na celu wyposażyć Cię w wiedzę, która pozwoli uczynić systemy AI bardziej przejrzystymi, etycznymi i zgodnymi z wartościami społecznymi, zapewniając, że decyzje AI są nie tylko skuteczne, ale także możliwe do uzasadnienia i zrozumienia.

<h2>Wdrażanie XAI w praktyce</h2>
Pod koniec tego kursu będziesz mieć solidne zrozumienie XAI i jego znaczenia w tworzeniu rozwiązań AI, a także będziesz gotowy(-a) wdrażać te zasady, aby zwiększać przejrzystość i wiarygodność systemów AI w rzeczywistych zastosowaniach.


Poznaj rolę i rzeczywistość Sztucznej Inteligencji Wyjaśniającej (XAI) w tym kursie dla początkujących.

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Poznaj rolę i realia Explainable Artificial Intelligence (XAI) dzięki temu kursowi dla początkujących. 

Przywództwo w zakresie sztucznej inteligencji (AI)

Wyjaśnia decyzje poprzez analizę unikalnych warstw i neuronów sieci neuronowej

Wykorzystuje ścieżki drzewa decyzyjnego do wyjaśnienia, w jaki sposób podejmowane są konkretne decyzje

Analizuje współczynniki modelu regresji liniowej, aby zrozumieć wpływ poszczególnych cech

Interpretuje wpływ cech na wynik modelu w różnych modelach

Przybliża proces decyzyjny modelu w okolicach konkretnej predykcji

Stosuje ogólną technikę do oceny zachowania modelu przy zróżnicowanych danych wejściowych

Specyficzne dla modelu czy niezależne od modelu

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Interaktywne ćwiczenie praktyczne