線上 Explainable AI (XAI) 培訓在 台灣

此由講師主導的實體培訓在台灣（線上或線下）進行，旨在針對希望應用可解釋AI技術來確保公平性、透明度及倫理AI系統的初級至中級專業人士。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 了解XAI在倫理AI系統中的角色。
• 實施XAI技術以偵測並減輕AI模型中的偏見。
• 確保AI模型決策過程的透明度。
• 使AI開發與倫理及監管標準保持一致。

此種由講師指導的現場培訓在 台灣（線上或線下）進行，針對希望探索深度學習模型中最前沿的可解釋人工智能（XAI）技術的高階專業人士，重點在於構建可解釋的人工智慧系統。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解深度學習中可解釋性的挑戰。
• 為神經網絡實施先進的 XAI 技術。
• 解讀深度學習模型所做的決策。
• 評估效能與透明度之間的權衡。

此為由講師主導的即時培訓，地點在[loc]（線上或線下），旨在幫助進階專業人士深化對複雜AI模型的XAI技術理解。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 在AI模型中實施最先進的XAI技術。
• 解析深度學習模型及其決策邏輯。
• 應用先進的模型無關與模型專屬可解釋性方法。
• 解決複雜系統中AI透明度相關挑戰。

此由講師主導的即時培訓 台灣（線上或線下）主要針對中階至高階專業人士，希望將透明AI系統應用於實際場景。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解AI模型中透明度重要性。
• 實施進階XAI技術以解讀複雜模型。
• 使用SHAP、LIME及其他工具提升模型透明度。
• 應對AI模型中的倫理疑慮與公平性問題。

這門在台灣（線上或線下）舉辦的由講師主導的培訓，旨在讓初級專業人士學習可解釋人工智慧的基礎知識及其在開發負責任的AI系統中的作用。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解可解釋AI的基本概念。
• 探討透明度及AI模型中可解譯性的重要性。
• 學習使AI模型可解釋的基本技術。
• 在簡單機器學習模型上應用XAI技術。