Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models Schulung

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis von XAI-Techniken für komplexe KI-Modelle verbessern möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Modernste XAI-Techniken in KI-Modelle zu implementieren.
• Deep-Learning-Modelle und ihre Entscheidungen zu interpretieren.
• fortgeschrittene modellunabhängige und modellspezifische Erklärungsmethoden anzuwenden.
• Herausforderungen im Zusammenhang mit der Transparenz von KI in komplexen Systemen anzugehen.

Dieser Kurs umfasst AI (emphasizing Machine Learning und Deep Learning) in Automotive Industrie. Es hilft zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in mehreren Situationen in einem Auto verwendet werden kann: von einfacher Automatisierung, Bilderkennung bis hin zu autonomen Entscheidungsfindung.

Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächsten Prognosen für ihre Entwicklung interessieren.

This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

Ein künstliches neuronales Netz ist ein Datenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen verwendet wird, die in der Lage sind, "intelligente" Aufgaben auszuführen. Künstliche Neuronale Netze Neural Networks werden häufig in Machine Learning (ML)-Anwendungen verwendet, die ihrerseits eine Implementierung von KI sind. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.

Dies ist ein 4-tägiger Kurs, der in KI und ihre Anwendung einführt. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.

Dies ist ein 4-tägiger Kurs zur Einführung in die KI und ihre Anwendung unter Verwendung der Programmiersprache Python. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.

This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

Das künstliche neuronale Netz ist ein Computerdatenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen Artificial Intelligence (AI) verwendet wird, die "intelligente" Aufgaben ausführen können. Neural Networks werden häufig in ML-Anwendungen ( Machine Learning ) verwendet, bei denen es sich um eine Implementierung von AI handelt. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Forscher und Entwickler, die mit Chainer neuronale Netze in Python aufbauen und trainieren wollen und dabei den Code leicht debuggen können.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Entwicklung neuronaler Netzmodelle zu beginnen.
• Neuronale Netzmodelle unter Verwendung eines verständlichen Quellcodes zu definieren und zu implementieren.
• Beispiele auszuführen und bestehende Algorithmen zu modifizieren, um Deep-Learning-Trainingsmodelle zu optimieren und dabei GPUs für hohe Leistung zu nutzen.

This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning erlernen möchten, während sie Schritt für Schritt einen Deep Learning Agent erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning verstehen und von Machine Learning unterscheiden können.
• Ausgereifte Reinforcement Learning-Algorithmen zur Lösung realer Probleme anwenden.
• Einen Deep Learning Agent erstellen.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die die Grundlagen der erklärbaren KI und ihre Rolle bei der Entwicklung verantwortungsvoller KI-Systeme erlernen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die grundlegenden Konzepte der erklärbaren KI zu verstehen.
• die Bedeutung von Transparenz und Interpretierbarkeit in KI-Modellen zu erkunden.
• Grundlegende Techniken erlernen, um KI-Modelle erklärbar zu machen.
• XAI-Techniken auf einfache maschinelle Lernmodelle anwenden.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die erklärbare KI-Techniken anwenden möchten, um Fairness, Transparenz und ethische KI-Systeme zu gewährleisten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von XAI in ethischen KI-Systemen zu verstehen.
• XAI-Techniken zu implementieren, um Verzerrungen in KI-Modellen zu erkennen und abzuschwächen.
• Transparenz in den Entscheidungsprozessen von KI-Modellen zu gewährleisten.
• KI-Entwicklung mit ethischen und regulatorischen Standards in Einklang bringen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die transparente KI-Systeme in realen Anwendungen einsetzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Bedeutung von Transparenz in KI-Modellen zu verstehen.
• fortgeschrittene XAI-Techniken zu implementieren, um komplexe Modelle zu interpretieren.
• die Modelltransparenz mit SHAP, LIME und anderen Werkzeugen zu verbessern.
• Ethische Bedenken und Fairness in KI-Modellen anzusprechen.