Schulungsübersicht
Einführung in die Erklärbarkeit im Deep Learning
- Was sind Black-Box-Modelle?
- Die Bedeutung von Transparenz in KI-Systemen
- Überblick über Herausforderungen bei der Erklärbarkeit in neuronalen Netzen
Fortschrittliche XAI-Techniken für Deep Learning
- Modellagnostische Methoden für Deep Learning: LIME, SHAP
- Schichtweise Relevanzverbreitung (LRP)
- Saliency Maps und gradientenbasierte Methoden
Erläuterung von Entscheidungen neuronaler Netze
- Visualisierung verborgener Schichten in neuronalen Netzen
- Verständnis von Aufmerksamkeitsmechanismen in Deep-Learning-Modellen
- Generierung menschenlesbarer Erklärungen aus neuronalen Netzen
Tools zur Erklärung von Deep-Learning-Modellen
- Einführung in Open-Source-XAI-Bibliotheken
- Nutzung von Captum und InterpretML für Deep Learning
- Integration von Erklärbarkeitsmethoden in TensorFlow und PyTorch
Interpretierbarkeit versus Leistungsfähigkeit
- Kompromisse zwischen Genauigkeit und Interpretierbarkeit
- Gestaltung interpretierbarer, aber leistungsfähiger Deep-Learning-Modelle
- Umgang mit Vorurteilen und Fairness im Deep Learning
Anwendungen der Erklärbarkeit im Deep Learning in der Praxis
- Erklärbarkeit in KI-Modellen für die Gesundheitsbranche
- Gesetzliche Anforderungen an Transparenz in KI
- Bereitstellung interpretierbarer Deep-Learning-Modelle in Produktivumgebungen
Ethische Überlegungen bei erklärbarerm Deep Learning
- Ethische Implikationen von KI-Transparenz
- Ausgleich zwischen ethischen KI-Praktiken und Innovation
- Datenschutzbedenken bei der Erklärbarkeit im Deep Learning
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fortgeschrittenes Verständnis von Deep Learning
- Vertrautheit mit Python und Deep-Learning-Frameworks
- Erfahrung im Umgang mit neuronalen Netzen
Zielgruppe
- Deep-Learning-Ingenieure
- KI-Spezialisten
Erfahrungsberichte (2)
Erfahrungsaufbau im Bereich der Prompt-Wiederholung für Personen, die zuvor keine KI genutzt haben, sowie die Einführung alternativer Methoden der KI-Nutzung für bestehende Anwender.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Kurs - Artificial Intelligence (AI) Overview
Maschinelle Übersetzung
Nach grundlegenden Prinzipien arbeiten und sich innerhalb desselben Tages auf die Anwendung von Fallstudien konzentrieren
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Maschinelle Übersetzung
