Административна информация
| Дял | Обяснимо машинно обучение (XAI) |
| Продължителност | 120 |
| Модул | В |
| Вид на урока | Практичен |
| Фокус | Технически — бъдещ ИИ |
| Тема | Откриване на проблеми и предизвикателства |
Ключови думи
Xai, Ante-hoc, Post-hoc,SHAP,LIME,
Учебни цели
- Разбиране на таксономията на XAI техниките
- Разбиране на предимствата и недостатъците на избраните подходи към XAI
- Прилагане на избрани техники XAI към набор от данни
- Определяне на бъдещите насоки на XAI
Очаквана подготовка
Обучение на събития, които трябва да бъдат завършени преди
Задължително за студентите
Няма.
Незадължително за студенти
Няма.
Референции и фон за студенти
Няма.
Препоръчва се за учители
Няма.
Материали за уроци
Инструкции за учители
Използвайки табличния пример в бележките, използвайки както LIME, така и SHAP, за да разгледате всички атрибути за четири други неправилно класифицирани случаи, за да опишете прогнозите. $ Използване на CNNS и LIME и SHAP подходи за обяснимост за четири други неправилно класифицирани случаи, за да опишете прогнозите. $ За проблем, базиран на текст, идентифицирайте четири други неправилно класифицирани случаи, за да опишете прогнозите и защо те може да са били неправилни. Сумирайте усилията си, определете дали упражненията отговарят на всичките пет перспективи на XAI и изработете дали те го правят.
Потвърждения
Магистърската програма по ИИ, насочена към човека, беше съфинансирана от Механизма за свързване на Европа на Европейския съюз под формата на безвъзмездни средства № CEF-TC-2020—1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.