Vi utforskar förklarbar AI (XAI) och betonar dess roll när det gäller att göra AI-system transparenta, tolkningsbara och tillförlitliga. Vi går igenom AI:s förmågor inom förutsägelse och innehållsgenerering och understryker behovet av tydliga beslutsprocesser. Dessutom undersöker vi metoder för att göra komplexa AI-modeller mer begripliga för en bred publik.

Varför förklarbar AI spelar roll

Transparens eller tolkningsbarhet

Tolkningsbara scenarier

XAI:s mål

Det tekniska bakom XAI

Grundläggande begrepp inom XAI

Noggrannhet och tolkningsbarhet

Att kommunicera om XAI

Målgruppssegmentering

Att balansera noggrannhet och enkelhet

Introduktion till förklarbar AI

Vi utforskar XAI-tekniker och delar in dem i modellspecifika, modellagnostiska, lokala och globala förklaringar för att tydliggöra hur AI fattar beslut. Vi diskuterar regression och klassificering för modellspecifika insikter och introducerar SHAP och LIME för att tolka svarta lådan-modeller. Vi tar också upp komplexiteten hos stora språkmodeller (LLM:er) och betonar behovet av transparens i deras beslutsprocesser.

XAI-tekniker

Lokal eller global

Alternativ

Modellspecifik

Modellagnostisk

Modellspecifik eller modellagnostisk

Modellspecifika förklaringar

Analogier för regression och klassificering

Black box-modeller i beslutsfattande

Modellagnostiska förklaringar

SHAP

LIME

Båda

SHAP, LIME eller båda?

SHAP:s och LIME:s roll inom XAI

Förklarbarhet hos LLM:er

Förstå LLM:er

LLM:ers resonemang

Tekniker inom förklarbar AI

Vi utforskar hur XAI gör artificiell intelligens mer tillgänglig och användarvänlig inom en rad olika sektorer. Genom att integrera förklarbarhet redan från start säkerställer vi att AI-system är transparenta – vilket bygger förtroende och möjliggör ett djupare samarbete mellan människor och maskiner. Med hjälp av verkliga fallstudier visar vi hur XAI gör komplexa AI-beslut begripliga och ger användare med olika teknisk bakgrund möjlighet att dra nytta av AI-insikter för ett mer välgrundat beslutsfattande.

Att anpassa AI till användaren

XAI för slutanvändaren

Risker med att inte involvera slutanvändaren

XAI som grundprincip

Granskning av jobbsökande

Tillämpa XAI by design

XAI för onlinelärande

XAI i praktiken

XAI-krav per bransch

Att lita på AI-systemet

XAI:s framtid

Tvärvetenskaplig XAI

Proaktiv utveckling och driftsättning

Sammanfattning

Implementera och tillämpa XAI

Den här kursen utforskar förklarbar AI (XAI) – ett område som strävar efter att göra den ofta svårgenomträngliga världen av artificiell intelligens tydligare och mer begriplig. Kursen är framtagen för en icke-teknisk målgrupp och belyser varför det är viktigt att göra AI-beslut transparenta, samt vilka metoder som används för det. Du får lära dig om motiven bakom XAI, dess plats i det bredare AI-landskapet och dess betydande samhälleliga konsekvenser. I slutet av kursen kommer du – oavsett din roll – att förstå hur XAI bygger en bro mellan komplexa algoritmer och vardagligt beslutsfattande.

<h2>Förstå kärnkoncepten inom förklarbar artificiell intelligens (XAI)</h2>
Den här kursen introducerar det viktiga området XAI och fokuserar på att göra komplexa AI-algoritmer begripliga och tillgängliga. Behovet av transparens och förtroende för dessa teknologier ökar i takt med att AI-system blir alltmer integrerade i olika sektorer. Den här kursen täcker de centrala begreppen inom XAI, inklusive transparens, tolkningsbarhet och ansvarsskyldighet, och utforskar balansen mellan modellkomplexitet och förklarbarhet.

<h2>Lär dig XAI-tekniker</h2>
Du kommer att lära dig om modellspecifika och modellagnostiska förklaringar och få praktiska insikter och verktyg för att tillämpa XAI-principer effektivt i dina projekt. Kursen syftar till att ge dig kunskapen att göra AI-system mer transparenta, etiska och i linje med samhälleliga värderingar, så att AI-beslut inte bara är effektiva utan också kan motiveras och förstås.

<h2>Implementera XAI i verkligheten</h2>
I slutet av den här kursen kommer du att ha en gedigen förståelse för XAI och dess betydelse i utvecklingen av AI-lösningar, och du kommer att vara redo att tillämpa dessa principer för att förbättra tydligheten och tillförlitligheten hos AI-system i verkliga tillämpningar.


Förstå rollen och verkligheten av förklarbar AI med denna nybörjarvänliga kurs.

Förklarbar artificiell intelligens (XAI) – Koncept

Förstå rollen och verkliga tillämpningar av Explainable Artificial Intelligence (XAI) med denna nybörjarvänliga kurs. 

Ledarskap inom artificiell intelligens (AI)

Ger ett bredare perspektiv på särdragsbidrag och hjälper till att förstå hur olika faktorer påverkar förutsägelserna.

Använder kooperativa principer för att fördela viktvärden för särdrag, vilket ökar transparensen i modellens beslutsfattande.

Genererar tolkbara insikter för specifika modellförutsägelser genom att analysera sambanden mellan indata och utdata.

Fokuserar främst på förklaringar av enskilda förutsägelser och förenklar komplex modellbeteende för att göra den lättare att förstå.

Syftar till att approximera modellens resonemang och beslutsprocesser utan att ge en fullständig förklaring.

Hanterar utmaningen med att förstå komplexa modellutdata, särskilt i högriskscenarier, genom att ge insikter om förutsägelsefaktorer.

SHAP, LIME eller båda?

Förklarbar artificiell intelligens (XAI) – Koncept

Interaktiv övning med praktiskt arbete