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Duke University

Developing Explainable AI (XAI)

Ce cours fait partie de Spécialisation Explainable AI (XAI)

Brinnae Bent, PhD

Instructeur : Brinnae Bent, PhD

Inclus avec Coursera Plus

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

8 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Define key Explainable AI terminology and their relationships to each other

  • Describe commonly used interpretable and explainable approaches and their trade-offs

  • Evaluate considerations for developing XAI systems, including XAI evaluation approach, robustness, privacy, and integration with decision-making

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : XAI
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Explainable AI (XAI)
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : Interpretable Machine Learning

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

septembre 2024

Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 3 modules dans ce cours

In this module, you will be introduced to the concept of Explainable AI and how to develop XAI systems. You will learn how to differentiate between interpretability, explainability, and transparency in the context of AI; how to identify algorithmic bias, and how to critically examine ethical considerations in the context of responsible AI. You will apply these learnings through discussions and a quiz assessment.

Inclus

5 vidéos8 lectures1 devoir4 sujets de discussion

In this module, you will learn how to describe XAI techniques and approaches, examine the trade-offs and challenges in developing XAI systems, and understand emerging trends in applying XAI to Generative AI applications. You will apply these learnings through discussions and a quiz assessment.

Inclus

10 vidéos2 lectures2 devoirs2 sujets de discussion

In this module, you will learn how to integrate XAI explanations into decision-making processes, understand considerations for the evaluation of XAI systems, and identify ways to ensure robustness and privacy in XAI systems. You will apply these learnings through case studies, discussion, and a quiz assessment.

Inclus

14 vidéos1 lecture3 devoirs3 sujets de discussion

Instructeur

Brinnae Bent, PhD
Duke University
3 Cours1 351 apprenants

Offert par

Duke University

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