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Explainable AI (XAI) for Ethical AI Development

 14 時間：
這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望應用可解釋 AI 技術來確保公平、透明和合乎道德的 AI 系統的中級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 XAI 在合乎道德的 AI 系統中的作用。
  • 實施 XAI 技術來檢測和緩解 AI 模型中的偏差。
  • 確保 AI 模型決策過程的透明度。
  • 使 AI 開發與道德和監管標準保持一致。
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Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models

 21 時間：
這種由講師指導的 澳門 現場現場培訓（在線或現場）面向希望探索深度學習模型的先進 XAI 技術的高級專業人員，重點是構建可解釋的 AI 系統。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解深度學習中可解釋性的挑戰。
  • 為神經網路實施高級 XAI 技術。
  • 解釋深度學習模型做出的決策。
  • 評估性能和透明度之間的權衡。
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Advanced Techniques in Explainable AI (XAI)

 21 時間：
這種由 講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望增強對複雜 AI 模型的 XAI 技術的理解的高級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在 AI 模型中實施最先進的 XAI 技術。
  • 解釋深度學習模型及其決策。
  • 應用高級模型不可知和特定於模型的可解釋性方法。
  • 解決與複雜系統中 AI 透明度相關的挑戰。
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Explainable AI (XAI) for Transparency in AI Models

 21 時間：
這種由講師指導的現場培訓<本地>（在線或現場）面向希望在實際應用中實施透明 AI 系統的中高級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 AI 模型中透明度的重要性。
  • 實施高級 XAI 技術來解釋複雜模型。
  • 使用 SHAP、LIME 和其他工具增強模型透明度。
  • 解決 AI 模型中的道德問題和公平性。
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Introduction to Explainable AI (XAI) for Beginners

 14 時間：
這種由講師指導的現場培訓<本地>（在線或現場）面向希望學習可解釋 AI 基礎知識及其在開發負責任的 AI 系統中的作用的初級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解可解釋的 AI 的基本概念。
  • 探索透明度和可解釋性在 AI 模型中的重要性。
  • 瞭解使 AI 模型可解釋的基本技術。
  • 將 XAI 技術應用於簡單的機器學習模型。
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