Black Box KI-Modelle verstehen

Arbeiten Sie mit leistungsstarken KI-Modellen, aber haben Sie Schwierigkeiten zu verstehen, warum sie bestimmte Vorhersagen treffen? Undurchsichtige „Black-Box“-Modelle können ohne Einblick in ihre interne Funktionsweise nur schwer verantwortungsvoll bereitgestellt werden. Dieser Kurs vermittelt Ihnen das Grundwissen und die praktischen Techniken, um das Verhalten komplexer Machine-Learning-Systeme zu erklären. Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, die Entscheidungen verschiedener KI-Modelle zu entmystifizieren, damit Sie Verzerrungen identifizieren, Fairness sicherstellen und mehr Vertrauen in Ihre analytischen Ergebnisse schaffen können. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die Kernkonzepte der Modellinterpretabilität und erklärbaren KI (XAI). * Lernen Sie, zwischen lokalen und globalen Erklärungsmethoden für KI-Modelle zu unterscheiden. * Anwenden von Techniken wie SHAP und LIME zur Interpretation einzelner Vorhersagen und des Gesamtverhaltens des Modells. * Erkunden Sie moderne Rahmenbedingungen für die Generierung und Auswertung von Modellerklärungen. * Üben Sie die Analyse von Modellgerechtigkeit und ethischen Überlegungen durch Erklärbarkeit. * Konfigurieren Sie grundlegende Tools, um Erkenntnisse aus komplexen Machine-Learning-Algorithmen zu extrahieren. Der Kurs beginnt mit der Festlegung der Schlüsselbegriffe und der Bedeutung der Modelltransparenz, führt dann systematisch verschiedene Interpretationsmethoden ein und schließt mit praktischer Anwendung und ethischen Überlegungen ab. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger in Machine Learning und Datenanalyse, die verstehen möchten, wie KI-Modelle interpretiert werden. Es sind keine Vorkenntnisse in der Modellerklärbarkeit erforderlich. Beginnen Sie Ihre Reise zum Aufbau transparenterer und vertrauenswürdiger KI-Systeme.