Explainable AI (XAI) for Ethical AI Development 培训

这种由 讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望增强对复杂 AI 模型的 XAI 技术的理解的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 在 AI 模型中实施最先进的 XAI 技术。
• 解释深度学习模型及其决策。
• 应用高级模型不可知和特定于模型的可解释性方法。
• 解决与复杂系统中 AI 透明度相关的挑战。

这种由讲师指导的现场培训<本地>（在线或现场）面向希望学习可解释 AI 基础知识及其在开发负责任的 AI 系统中的作用的初级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解可解释的 AI 的基本概念。
• 探索透明度和可解释性在 AI 模型中的重要性。
• 了解使 AI 模型可解释的基本技术。
• 将 XAI 技术应用于简单的机器学习模型。

这种由讲师指导的 中国 现场现场培训（在线或现场）面向希望探索深度学习模型的先进 XAI 技术的高级专业人员，重点是构建可解释的 AI 系统。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解深度学习中可解释性的挑战。
• 为神经网路实施高级 XAI 技术。
• 解释深度学习模型做出的决策。
• 评估性能和透明度之间的权衡。

这种由讲师指导的现场培训<本地>（在线或现场）面向希望在实际应用中实施透明 AI 系统的中高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 AI 模型中透明度的重要性。
• 实施高级 XAI 技术来解释复杂模型。
• 使用 SHAP、LIME 和其他工具增强模型透明度。
• 解决 AI 模型中的道德问题和公平性。