Почему объяснимый ИИ важен

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Это упражнение является частью курса

Концепции объяснимого искусственного интеллекта (XAI)

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Начать курс бесплатно

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.

Exercise 1: Почему объяснимый ИИ важен

Текущее упражнение

Exercise 2: Прозрачность или интерпретируемость Exercise 3: Интерпретируемые сценарии Exercise 4: Задачи объяснимого ИИ Exercise 5: Технические аспекты объяснимого ИИ Exercise 6: Основы объяснимого ИИ Exercise 7: Точность и интерпретируемость Exercise 8: Общение на тему объяснимого ИИ Exercise 9: Сегментация аудитории Exercise 10: Баланс между точностью и простотой

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.

Exercise 1: Методы объяснимого ИИ Exercise 2: Локальное или глобальное Exercise 3: Интерпретируемость: специфичная или независимая от модели Exercise 4: Объяснения на основе конкретной модели Exercise 5: Аналогии для регрессии и классификации Exercise 6: Модели-«чёрные ящики» в принятии решений Exercise 7: Модельно-независимые объяснения Exercise 8: SHAP, LIME или оба?Exercise 9: Роль SHAP и LIME в объяснимом ИИ Exercise 10: Объяснимость больших языковых моделей Exercise 11: Понимание больших языковых моделей Exercise 12: Логика рассуждений языковых моделей

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.

Exercise 1: Адаптация ИИ под пользователя Exercise 2: XAI для конечного пользователя Exercise 3: Риски игнорирования конечного пользователя Exercise 4: XAI по принципу проектирования Exercise 5: Отбор кандидатов на должность Exercise 6: Применение принципов XAI на этапе проектирования Exercise 7: XAI в онлайн-обучении Exercise 8: XAI в действии Exercise 9: Требования к XAI в разных отраслях Exercise 10: Доверие к системе ИИ Exercise 11: Будущее XAI Exercise 12: Междисциплинарный подход в XAI Exercise 13: Проактивная разработка и развёртывание Exercise 14: Итоги