可解释AI：智能系统设计与决策透明化
可解释的AI系统设计
可解释性是AI系统面临的重要课题。需要加强对AI研发人员关于可解释AI系统设计方法的培训。
培训目标
- 了解可解释AI的意义和目的
- 掌握主要的可解释性技术与方法
- 学习将可解释性方法应用到AI系统设计中
- 提高开发可解释的AI系统的能力
培训内容
- 可解释AI的意义和目的
- 基于模型的可解释性方法
- 基于后向的可解释性方法
- 可解释性与AI系统设计
培训形式
- 理论授课:介绍可解释性方法
- 案例分析:分析不同方法的适用场景
- 实践演练:使用方法提高模型的可解释性
培训时间安排
本次培训共计4天, 每天上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，具体时间安排如下：
- 第1天:基于模型的可解释性方法介绍
- 第2天:基于后向的可解释性方法介绍
- 第3天:将可解释性应用到AI系统设计中
- 第4天:提高可解释性的实践演练
培训对象
AI算法工程师、AI系统架构师
培训师资
可解释AI方向的资深专家,具备丰富的可解释性方法应用经验
培训效果评估
- 学习效果评估:案例分析报告
- 培训满意度调查
- 可解释AI系统设计能力提升
通过理论结合实践的培训,使学员掌握可解释AI的方法,并能应用到AI系统中,开发对用户更可解释的AI应用。