Informații administrative
| Titlu | Învățarea mașinilor explicabile (XAI) |
| Durată | 120 |
| Modulul | C |
| Tipul lecției | Practică |
| Focalizare | Tehnică – Viitoarea IA |
| Subiect | Probleme și provocări deschise |
Cuvinte cheie
Xai,Ante-hoc, Post-hoc,SHAP,LIME,
Obiective de învățare
- Înțelege taxonomia tehnicilor XAI
- Înțelegeți avantajele și dezavantajele abordărilor selectate pentru XAI
- Aplicarea tehnicilor XAI selectate la un set de date
- Identificarea direcțiilor viitoare ale XAI
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Obligatoriu pentru studenți
Nici unul.
Opțional pentru studenți
Nici unul.
Referințe și context pentru studenți
Nici unul.
Recomandat pentru profesori
Nici unul.
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
Folosind exemplul tabelar din note, folosind atât LIME, cât și SHAP pentru a examina toate atributele pentru alte patru instanțe clasificate incorect pentru a descrie predicțiile. Folosind CNNS și abordarea explicabilității LIME și SHAP pentru alte patru instanțe clasificate incorect pentru a descrie predicțiile. Pentru o problemă bazată pe text, identificați alte patru instanțe clasificate incorect pentru a descrie predicțiile și motivul pentru care este posibil ca acestea să fi fost incorecte. Sumați-vă eforturile, determinați dacă exercițiile îndeplinesc toate cele cinci perspective XAI și elaborați dacă fac acest lucru.
Confirmări
Programul de masterat AI centrat pe om a fost cofinantat de Mecanismul pentru interconectarea Europei al Uniunii Europene sub Grantul CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.