or
Это упражнение является частью курса
Мы рассматриваем объяснимый ИИ (XAI), уделяя особое внимание его роли в обеспечении прозрачности, интерпретируемости и надёжности систем ИИ. Мы изучаем возможности ИИ в области прогнозирования и генерации контента, подчёркивая необходимость понятных процессов принятия решений. Кроме того, мы исследуем методы, позволяющие сделать сложные модели ИИ доступными для широкой аудитории.
Мы исследуем техники объяснимого ИИ (XAI), разделяя их на модельно-специфичные, модельно-агностические, локальные и глобальные объяснения, чтобы прояснить процесс принятия решений в ИИ. Мы рассматриваем регрессию и классификацию как инструменты модельно-специфичного анализа, а также знакомим с SHAP и LIME для интерпретации моделей типа «чёрный ящик». Дополнительно мы обращаемся к сложности больших языковых моделей (LLM), подчёркивая необходимость прозрачности в их процессах принятия решений.
Мы изучаем, как XAI делает искусственный интеллект более доступным и удобным для пользователей в различных отраслях. Встраивая объяснимость с самого начала, мы обеспечиваем прозрачность систем ИИ, укрепляем доверие к ним и способствуем более глубокому взаимодействию человека и машины. На примере реальных кейсов мы показываем, как XAI помогает разобраться в сложных решениях ИИ и даёт пользователям с разным техническим уровнем возможность применять результаты ИИ для более взвешенного принятия решений.
Текущее упражнение