Erklärbare KI: Entwicklung und Interpretation von Modellentscheidungen

Da künstliche Intelligenzsysteme immer häufiger eingesetzt werden, ist es entscheidend zu verstehen, wie sie zu ihren Entscheidungen gelangen, um Vertrauen aufzubauen und einen ethischen Einsatz sicherzustellen. Dieser Kurs vermittelt ein grundlegendes Verständnis der Prinzipien von Explainable AI (XAI) und praktischen Methoden zur Interpretation und Entwicklung transparenterer Machine-Learning-Modelle. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die Kernkonzepte und Terminologie von Explainable AI (XAI). * Anwenden von Techniken wie LIME und SHAP zur Interpretation einzelner Modellvorhersagen. * Bewerten Sie die Bedeutung von Merkmalen und verstehen Sie das globale Modellverhalten. * Identifizieren und mildern Sie potenzielle Verzerrungen in KI-Modellen durch Erklärbarkeitstechniken. * Üben Sie das Interpretieren von Erklärungen für verschiedene Machine-Learning-Algorithmen. * Von Grund auf vertrauenswürdigere und transparentere KI-Systeme aufbauen. Der Kurs beginnt mit den grundlegenden Konzepten der KI-Interpretierbarkeit, geht dann zu praktischen Methoden zur Erklärung von lokalen und globalen Modellverhalten über und endet mit Überlegungen zum Aufbau ethischer KI-Systeme. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger ohne Vorkenntnisse in Explainable AI oder fortgeschrittenen Machine Learning-Konzepten. Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau transparenterer und vertrauenswürdiger KI-Systeme.