可解釋性AI (XAI) 進階技術培訓

進階XAI技術簡介

• 回顧基礎XAI方法
• 解析複雜AI模型所面臨的挑戰
• XAI研究與發展趨勢

模型無關可解釋性技術

• SHAP (SHapley Additive exPlanations)
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
• 錨點解釋 (Anchor explanations)

模型專屬可解釋性技術

• 層級相關性傳播 (LRP)
• DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures)
• 基於梯度的方法 (Grad-CAM, Integrated Gradients)

解析深度學習模型

• 解讀卷積神經網路 (CNNs)
• 解釋循環神經網路 (RNNs)
• 分析基於Transformer的模型 (BERT, GPT)

處理可解釋性挑戰

• 克服黑盒模型的局限
• 平衡準確率與可解釋性
• 處理解釋中的偏差與公平性問題

XAI在真實世界系統中的應用

• XAI在醫療、金融與法律系統中的應用
• AI法規與合規要求
• 透過XAI建立信任與問責機制

可解釋性AI的未來趨勢

• XAI新興技術與工具
• 新一代可解釋性模型
• AI透明度的機遇與挑戰

總結與後續步驟