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Duke University

Explainable Machine Learning (XAI)

Ce cours fait partie de Spécialisation Explainable AI (XAI)

Brinnae Bent, PhD

Instructeur : Brinnae Bent, PhD

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

14 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Explain and implement model-agnostic explainability methods.

  • Visualize and explain neural network models using SOTA techniques.

  • Describe emerging approaches to explainability in large language models (LLMs) and generative computer vision.

Compétences que vous acquerrez

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

Détails à connaître

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septembre 2024

Évaluations

4 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 model-agnostic explainability and will explore techniques and approaches for local and global explanations. You will learn how to explain and implement local explainability techniques LIME, SHAP, and ICE plots, global explainable techniques including functional decomposition, PDP, and ALE plots, and example-based explanations in Python. You will apply these learnings through discussions, guided programming labs, and a quiz assessment.

Inclus

19 vidéos6 lectures1 devoir3 sujets de discussion3 laboratoires non notés

In this module, you will be introduced to the concept of explainable deep learning and will explore techniques and approaches for explaining neural networks. You will learn how to explain and implement neural network visualization techniques, demonstrate knowledge of activation vectors in Python, and recognize and critique interpretable attention and saliency methods. You will apply these learnings through discussions, guided programming labs and case studies, and a quiz assessment.

Inclus

8 vidéos5 lectures2 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés

In this module, you will be introduced to the concept of explainable generative AI. You will learn how to explain emerging approaches to explainability in LLMs, generative computer vision, and multimodal models. You will apply these learnings through discussions, guided programming labs, and a quiz assessment.

Inclus

7 vidéos3 lectures1 devoir2 sujets de discussion2 laboratoires non notés

Instructeur

Brinnae Bent, PhD
Duke University
3 Cours1 351 apprenants

Offert par

Duke University

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