Upravne informacije
| Naslov | Gostujoče predavanje o strojnem učenju, ki ga je mogoče razložiti |
| Trajanje | 60 |
| Modul | C |
| Vrsta lekcije | Predavanje |
| Osredotočenost | Tehnična – prihodnja umetna inteligenca |
| Tema | Odprti problemi in izzivi |
Ključne besede
Razložljiva umetna inteligenca, Razložljivi modeli, Black Box modeli, post-hoc,
Učni cilji
- Razumevanje pomena XAI
- Razumevanje razlike med razlagalnimi in razložljivimi pristopi
- Opredelitev deležnikov na področju XAI
- Razumeti taksonomijo pristopov XAI
- Biti sposoben zamišljeno XAI omejitve in prihodnjo smer XAI
Pričakovana priprava
Učenje Dogodki, ki jih je treba dokončati pred
Obvezno za študente
Neobvezno za študente
Reference in ozadje za študente
- MIT 6.S191: Robustno in zaupanja vredno poglobljeno učenje – YouTube video
Priporočeno za učitelje
Nobenega.
Gradivo za učne ure
Navodila za učitelje
To gostujoče predavanje bi moralo pojasniti pomen razložljive umetne inteligence in koristi, ki jih prinaša umetnointeligenčnim sistemom. V predavanju je treba opredeliti udeležene deležnike in kako lahko XAI koristi vsaki skupini (inženirjem, končnim uporabnikom, zakonodajalcem). Razlikovati bi bilo treba med umetno inteligenco, ki jo je mogoče razlagati, in razložljivo umetno inteligenco ter razpravo o tem, zakaj XAI dolgoročno morda ni dovolj dober. Predavanje bi moralo opredeliti želene značilnosti razložljivosti in opisati taksonomijo pristopov XAI. Predavanje bi se moralo končati z razpravo o omejitvah pristopov exisitng XAI in njihovih prihodnjih usmeritev.
Obris
| Trajanje | Opis |
|---|---|
| 10 min | Pomen umetne inteligence, ki jo je mogoče pojasniti (XAI) |
| 10 min | Umetna inteligenca, ki jo je mogoče razložiti in razložiti |
| 10 min | Interesne skupine Xai |
| 10 min | Taksonomija pristopov XAI |
| 10 min | Omejitve Xai in prihodnja usmeritev |
Priznanja
Program Masters umetne inteligence, ki je bil vključen v človeka, je bil sofinanciran z instrumentom za povezovanje Evrope Evropske unije v okviru nepovratnih sredstev (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).