Administrativne informacije
| Naslov | Predavanje na temu Objašnjivo strojno učenje |
| Trajanje | 60 |
| Modul | C |
| Vrsta lekcija | Predavanje |
| Fokus | Tehnička – buduća umjetna inteligencija |
| Tema | Otvoreni problemi i izazovi |
Ključne riječi
Objašnjiva umjetna inteligencija, Tumačivi modeli,Black Box modeli, post-hoc,
Ciljevi učenja
- Razumijevanje važnosti XAI-ja
- Razumjeti razliku između tumačenja i objašnjivih pristupa
- Identificiranje dionika XAI-ja
- Razumijevanje taksonomije XAI pristupa
- Biti u mogućnosti uvesti ograničenja XAI-ja i budući smjer XAI-ja
Očekivana priprema
Edukativni događaji koji će biti završeni prije
Obvezno za studente
Neobvezno za studente
Preporuke i pozadina za studente
- MIT 6.S191: Robustan i pouzdan duboko učenje – YouTube video
Preporučeno nastavnicima
Nijedan.
Nastavni materijali
Upute za učitelje
Ovo gostujuće predavanje trebalo bi objasniti važnost objašnjive umjetne inteligencije i njezine koristi za UI sustave. U predavanju bi se trebali utvrditi uključeni dionici i kako XAI može biti koristan za svaku skupinu (inženjere, krajnje korisnike, zakonodavce). Potrebno je razlikovati interpretabilnu umjetnu inteligenciju i objašnjivu umjetnu inteligenciju zajedno s raspravom o tome zašto XAI dugoročno možda neće biti dovoljno dobar. U predavanju treba utvrditi željene karakteristike objašnjivosti i opisati taksonomiju XAI pristupa. Predavanje bi trebalo završiti raspravom o ograničenjima postojećih XAI pristupa i njihovim budućim smjerovima.
Nacrt
| Trajanje | Opis |
|---|---|
| 10 min | Važnost umjetne inteligencije koja se može objasniti (XAI) |
| 10 min | Umjetna inteligencija koja se može tumačiti i objasniti |
| 10 min | Xai dionici |
| 10 min | Taksonomija pristupa XAI |
| 10 min | Xai Limitiations and Future Direction |
Priznanja
Diplomski studij umjetne inteligencije usmjeren na čovjeka sufinanciran je Instrumentom za povezivanje Europe Europske unije u okviru bespovratnih sredstava CEF-TC-2020 – 1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.