Sylabus
Základní sylabus:
Základy Pythonu - čtení kódu a užívání příkladů
Základy strojového učení a rozlišení AI
Shrnutí klasického přístupu k AI
Kontrast strojového učení
Meze interpretovatelnosti strojového učení
Metody interpretace a syntéza klasického a moderního AI
Anotace
Zatímco moderní strojové učení je často podáno formou černé skříňky, klasické, historické, medoty umělé inteligence byly založeny na manipulaci se symboly. Nevýhodou moderního, ač velmi výkonného přístupu, je nedostatek lidského vhledu.
Cílem semináře bude zkoumat hranice interpretovatelnosti moderních řešení a zkoumat možnosti, jak a za jakých okolností se hodí do těchto algoritmů vidět a jak je možno je interpretovat. Diskuze bude jak technická a praktická, tak se pozastavíme nad problematikou interpretovatelnosti umělé inteligence obecně a důvodů proč je taková interpretace potřebná.