윤리적 AI 개발을 위한 설명 가능한 AI(XAI) 교육 과정

본 강사 주도형 실시간 교육은 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, 복잡한 AI 모델에 대한 XAI 기법을 심층적으로 배우고자 하는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

과정 종료 시점에는 수강생들이 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 모델에 최신 XAI 기법들을 적용할 수 있습니다.
• 딥러닝 모델과 그 결정 과정을 해석할 수 있습니다.
• 모델에 구애받지 않는 고급 설명 기법 및 모델 특화형 방법들을 활용할 수 있습니다.
• 복잡한 시스템에서 인공지능의 투명성과 관련된 문제들에 대처할 수 있습니다.

이 실시간 강의는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되며, 설명 가능한 인공지능의 기초와 책임감 있는 AI 시스템 구축에 있어 XAI가 차지하는 역할을 알고 싶어 하는 초보 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

본 강좌를 마칠 때쯤 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 설명 가능한 인공지능의 기본 개념을 이해합니다.
• AI 모델에서 투명성과 해석 가능성이 왜 중요한지 탐구합니다.
• AI 모델을 설명 가능하게 만드는 기초적인 기술들을 습득합니다.
• 간단한 머신러닝 모델에 XAI 기법을 적용할 수 있습니다.

대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은, 딥러닝 모델에 적용 가능한 최신 설명 가능성 기법들을 탐구하고 해석 가능한 AI 시스템 구축을 목표로 하는 고급 수준의 전문가들을 위한 과정입니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 딥러닝에서 설명 가능성 확보와 관련된 난제들 이해하기
• 신경망에 적용할 수 있는 고급 설명 가능성 기법들을 실제로 구현해 보기
• 딥러닝 모델이 내린 결정들의 의미를 해석하기
• 모델 성능과 투명성 간의 균형점 파악하기

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 실제 업무 환경에서 투명한 AI 시스템을 구현하고자 하는 중급 이상 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 모델에서 투명성의 중요성을 이해합니다.
• 복잡한 모델을 해석하기 위해 고급 XAI 기법들을 적용할 수 있습니다.
• SHAP, LIME 및 기타 도구를 활용해 모델의 투명성을 높일 수 있습니다.
• AI 모델에서 윤리적 문제와 공정성 측면을 고려할 수 있습니다.