Administrativne informacije
| Naslov | Objašnjivo strojno učenje (XAI) |
| Trajanje | 120 |
| Modul | C |
| Vrsta lekcija | Praktičan |
| Fokus | Tehnička – buduća umjetna inteligencija |
| Tema | Otvoreni problemi i izazovi |
Ključne riječi
Xai,Ante-hoc, post-hoc, SHAP, LIME,
Ciljevi učenja
- Razumjeti taksonomiju XAI tehnika
- Razumjeti prednosti i nedostatke odabranih pristupa XAI-ju
- Primijeniti odabrane XAI tehnike na skup podataka
- Utvrđivanje budućih smjerova XAI-ja
Očekivana priprema
Edukativni događaji koji će biti završeni prije
Obvezno za studente
Nijedan.
Neobvezno za studente
Nijedan.
Preporuke i pozadina za studente
Nijedan.
Preporučeno nastavnicima
Nijedan.
Nastavni materijali
Upute za učitelje
Koristeći tablični primjer u bilješkama, koristeći LIME i SHAP za ispitivanje svih atributa za četiri druga pogrešno klasificirana slučaja za opis predviđanja. $ Korištenje CNNS-a i LIME-a i SHAP pristupa objašnjivosti za četiri druga pogrešno klasificirana slučaja kako bi se opisala predviđanja. $ Za tekstualni problem, identificirajte četiri druga pogrešno klasificirana slučaja kako biste opisali predviđanja i zašto su možda bila netočna. $ Sum up svoje napore, odrediti da li vježbe zadovoljavaju svih pet XAI perspektiva, i razraditi ako to učiniti.
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.