Explainability in Deep Learning: Demystifying Black-Box Models 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 복잡한 AI 모델을 위한 XAI 기술에 대한 이해를 높이고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI 모델에 최첨단 XAI 기술을 구현합니다.
• 딥 러닝 모델과 그에 따른 결정을 해석합니다.
• 고급 모델 독립적 설명 방법과 모델 특정 설명 방법을 적용합니다.
• 복잡한 시스템에서 AI 투명성과 관련된 과제를 해결합니다.

이 과정은 AI (emphasizing Machine Learning 및 Deep Learning)에서 Automotive 산업을 다루고 있습니다. 그것은 자동차의 여러 상황에서 어떤 기술이 (잠재적으로) 사용될 수 있는지 결정하는 데 도움이됩니다 : 간단한 자동화, 이미지 인식에서 독립적 인 의사 결정에 이르기까지.

이 과정은 관리자, 솔루션 설계자, 혁신 책임자, CTO, 소프트웨어 설계자 및 응용 인공 지능의 개요와 개발에 대한 가장 가까운 예측에 관심이 있는 모든 사람을 위해 만들어졌습니다.

This instructor-led, live training in 대한민국 (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.

인공 신경망은 "지능형" 작업을 수행할 수 있는 Artificial Intelligence (AI) 시스템 개발에 사용되는 계산 데이터 모델입니다. Neural Networks은 그 자체로 AI 구현 중 하나인 Machine Learning (ML) 애플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다. Deep Learning은 ML의 하위 집합입니다.

AI와 그 응용을 소개하는 4일간의 강좌입니다. 이 과정을 마친 후 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 하루를 추가로 가질 수 있는 옵션이 있습니다.

AI를 소개하고 Python 프로그래밍 언어를 사용한 응용 프로그램을 소개하는 4일 과정입니다. 이 과정을 마친 후 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 하루를 추가로 가질 수 있는 옵션이 있습니다.

This instructor-led, live training in 대한민국 (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.

인공 신경망은 Artificial Intelligence (AI) 시스템의 개발에 사용되는 계산 데이터 모델로 "지능적인"작업을 수행 할 수 있습니다. Neural Networks 는 일반적으로 인공 지능의 한 구현 인 Machine Learning (ML) 애플리케이션에 사용됩니다. Deep Learning 은 ML의 하위 집합입니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Chainer을 사용하여 Python에서 신경망을 구축하고 교육하고 동시에 코드를 쉽게 디버깅하려는 연구원 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 신경망 모델 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 이해하기 쉬운 소스 코드를 사용하여 신경망 모델을 정의하고 구현합니다.
• 고성능을 위해 GPU을 활용하면서 딥 러닝 학습 모델을 최적화하기 위해 예제를 실행하고 기존 알고리즘을 수정합니다.

This instructor-led, live training in 대한민국 (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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Deep Learning Agent 생성을 단계별로 진행하면서 Deep Reinforcement Learning의 기본 사항을 배우고자 하는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DeepReinforcement Learning의 핵심 개념을 이해하고 Machine Learning과 구별할 수 있습니다.
• 실제 문제를 해결하기 위해 고급 Reinforcement Learning 알고리즘을 적용합니다.
• 딥러닝 에이전트를 구축하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 설명 가능 AI의 기본과 책임 있는 AI 시스템 개발에서의 역할을 배우고자 하는 초보 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 설명 가능한 AI의 기본 개념을 이해합니다.
• AI 모델에서 투명성과 해석성의 중요성을 살펴보세요.
• AI 모델을 설명 가능하게 만드는 기본 기술을 배우세요.
• 간단한 머신 러닝 모델에 XAI 기술을 적용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 공정성, 투명성 및 윤리적인 AI 시스템을 보장하기 위해 설명 가능한 AI 기술을 적용하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 윤리적인 AI 시스템에서 XAI의 역할을 이해합니다.
• AI 모델의 편향을 탐지하고 완화하기 위해 XAI 기술을 구현합니다.
• AI 모델 의사결정 프로세스에서 투명성을 보장합니다.
• AI 개발을 윤리 및 규제 기준에 맞춰 조정합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 실제 응용 프로그램에서 투명한 AI 시스템을 구현하려는 중급에서 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI 모델에서 투명성의 중요성을 이해합니다.
• 복잡한 모델을 해석하기 위해 고급 XAI 기술을 구현합니다.
• SHAP, LIME 및 기타 도구를 사용하여 모델의 투명성을 향상합니다.
• AI 모델의 윤리적 문제와 공정성을 해결합니다.