축하합니다

Python으로 배우는 Explainable AI

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

1장

설명 가능한 AI 기본:

  • 핵심 원칙과 용어
  • 선형·트리 기반 모델의 모델별 설명 가능성
Python으로 배우는 Explainable AI

1장

설명 가능한 AI 기본:

  • 핵심 원칙과 용어
  • 선형·트리 기반 모델의 모델별 설명 가능성

2장

모델 불가지론적 기법:

  • Permutation importance
  • SHAP
Python으로 배우는 Explainable AI

1장

설명 가능한 AI 기본:

  • 핵심 원칙과 용어
  • 선형·트리 기반 모델의 모델별 설명 가능성

2장

모델 불가지론적 기법:

  • Permutation importance
  • SHAP

3장

로컬 설명 가능성:

  • SHAP
  • LIME
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1장

설명 가능한 AI 기본:

  • 핵심 원칙과 용어
  • 선형·트리 기반 모델의 모델별 설명 가능성

2장

모델 불가지론적 기법:

  • Permutation importance
  • SHAP

3장

로컬 설명 가능성:

  • SHAP
  • LIME

4장

심화 주제:

  • 설명 가능성 지표
  • 비지도 학습 모델 설명
  • 생성형 AI 모델 설명
Python으로 배우는 Explainable AI

다음 단계는?

다음 단계를 보여주는 화살표 이미지. 첫 번째는 다양한 AI 모델에 설명 가능성 적용.

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다음 단계는?

다음 단계를 보여주는 화살표 이미지. 첫 번째는 다양한 AI 모델에 설명 가능성 적용. 두 번째는 AI의 투명성과 신뢰 향상.

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Python으로 배우는 Explainable AI

다음 단계는?

다음 단계를 보여주는 화살표 이미지. 첫 번째는 다양한 AI 모델에 설명 가능성 적용. 두 번째는 AI의 투명성과 신뢰 향상. 세 번째는 AI 공정성과 편향 탐지 탐색.

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Python으로 배우는 Explainable AI

다음 단계는?

다음 단계를 보여주는 화살표 이미지. 첫 번째는 다양한 AI 모델에 설명 가능성 적용. 두 번째는 AI의 투명성과 신뢰 향상. 세 번째는 AI 공정성과 편향 탐지 탐색. 네 번째는 설명 가능한 AI의 신흥 도구 업데이트 확인.

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축하합니다!

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