Hallinnolliset tiedot
| Otsikko | Vierasluento selittävästä koneoppimisesta |
| Kesto | 60 |
| Moduuli | C |
| Oppitunnin tyyppi | Luento |
| Keskittyminen | Tekninen – Tulevaisuuden tekoäly |
| Aihe | Avoimet ongelmat ja haasteet |
Avainsanoja
Selitettävissä AI,Interpretable mallit, Black Box mallit, Post-hoc,
Oppimistavoitteet
- Ymmärrä XAI:n merkitys
- Ymmärtää ero tulkittavien ja selitettävien lähestymistapojen välillä
- XAI:n sidosryhmien tunnistaminen
- Ymmärtää XAI-lähestymistapojen taksonomiaa
- Kyettävä sisentämään XAI:n rajoituksia ja XAI:n tulevaa suuntaa
Odotettu valmistelu
Oppimistapahtumat valmistuvat ennen
Pakollinen opiskelijoille
Valinnainen opiskelijoille
Referenssejä ja taustaa opiskelijoille
- MIT 6.S191: Vankka ja luotettava syväoppiminen – YouTube-video
Suositellaan opettajille
Ei mitään.
Oppituntimateriaalit
Ohjeita opettajille
Tässä vierasluennossa olisi selitettävä selitettävän tekoälyn merkitys ja hyödyt, joita se tuo tekoälyjärjestelmille. Luennossa olisi yksilöitävä asianomaiset sidosryhmät ja se, miten XAI voi hyödyttää kutakin ryhmää (insinöörejä, loppukäyttäjiä, lainsäätäjiä). Olisi erotettava toisistaan tulkittavissa oleva tekoäly ja selitettävissä oleva tekoäly sekä pohdittava, miksi XAI ei ehkä ole riittävän hyvä pitkällä aikavälillä. Luennossa tulisi tunnistaa halutut selitettävyyden ominaisuudet ja hahmotella XAI-lähestymistapojen taksonomiaa. Luennon pitäisi päättyä keskusteluun exisitng XAI -lähestymistapojen rajoituksista ja niiden tulevista suunnista.
Hahmotella
| Kesto | Kuvaus |
|---|---|
| 10 min | Selittävän tekoälyn (XAI) merkitys |
| 10 min | Tulkittavissa ja selitettävissä oleva tekoäly |
| 10 min | Xai-sidosryhmät |
| 10 min | XAI-lähestymistapojen taksonomia |
| 10 min | Xai-rajat ja tuleva suunta |
Tunnustukset
Human-Centered AI Masters -ohjelmaa rahoitettiin Euroopan unionin Verkkojen Eurooppa -välineestä (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).