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코스 개요
설명 가능한 AI(XAI) 및 모델 투명성에 대한 소개
- 설명 가능한 AI란 무엇인가?
- AI 시스템에서 투명성이 왜 중요한가?
- AI 모델의 해석 가능성과 성능 간의 관계
XAI 기법 개요
- 모델에 독립적인 방법들: SHAP, LIME
- 특정 모델에 맞춘 해석 가능성 기법들
- 신경망 및 딥러닝 모델의 해석 방법
투명한 AI 모델 구축하기
- 실무에서 해석 가능한 모델을 어떻게 구현하는가?
- 투명한 모델과 블랙박스 모델의 비교
- 복잡도와 해석 가능성 간의 균형 유지 방법
고급 XAI 도구 및 라이브러리 활용법
- 모델 해석을 위해 SHAP를 사용하는 방법
- 국소적 해석을 위해 LIME을 효과적으로 활용하기
- 모델의 의사결정 과정 및 작동 방식 시각화 방법
공정성, 편향 해소 및 윤리적 AI 구현
- AI 모델 내 편향을 식별하고 줄이는 방법
- AI의 공정성과 그 사회적 영향력에 대한 고찰
- AI 시스템 배포 시 책임감 및 윤리 준수 방안
XAI의 실제 활용 사례들
- 의료, 금융, 공공 분야에서의 사례 연구
- 규제 준수를 위한 AI 모델 해석 방법
- 투명한 AI 시스템을 통한 신뢰도 향상 전략
설명 가능한 AI의 미래 발전 방향
- XAI 분야에서의 최신 연구 동향
- 대규모 시스템에 XAI를 적용할 때 마주하는 어려움들
- 투명한 AI의 미래 전망 및 기회 요소들
요약 및 향후 실행 방안
요건
- 머신러닝 및 AI 모델 개발 경험
- Python 프로그래밍에 대한 기본 지식
대상 수강생
- 데이터 과학자
- 머신러닝 엔지니어
- AI 전문가
21 시간