Explainable AI (XAI) for Ethical AI Development培訓

這種由 講師指導的 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望增強對複雜 AI 模型的 XAI 技術的理解的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 AI 模型中實施最先進的 XAI 技術。
• 解釋深度學習模型及其決策。
• 應用高級模型不可知和特定於模型的可解釋性方法。
• 解決與複雜系統中 AI 透明度相關的挑戰。

這種由講師指導的現場培訓<本地>（在線或現場）面向希望學習可解釋 AI 基礎知識及其在開發負責任的 AI 系統中的作用的初級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解可解釋的 AI 的基本概念。
• 探索透明度和可解釋性在 AI 模型中的重要性。
• 瞭解使 AI 模型可解釋的基本技術。
• 將 XAI 技術應用於簡單的機器學習模型。

這種由講師指導的 香港 現場現場培訓（在線或現場）面向希望探索深度學習模型的先進 XAI 技術的高級專業人員，重點是構建可解釋的 AI 系統。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解深度學習中可解釋性的挑戰。
• 為神經網路實施高級 XAI 技術。
• 解釋深度學習模型做出的決策。
• 評估性能和透明度之間的權衡。

這種由講師指導的現場培訓<本地>（在線或現場）面向希望在實際應用中實施透明 AI 系統的中高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AI 模型中透明度的重要性。
• 實施高級 XAI 技術來解釋複雜模型。
• 使用 SHAP、LIME 和其他工具增強模型透明度。
• 解決 AI 模型中的道德問題和公平性。