Forklarbar kunstig intelligens
XAI – explainable AI: Hvordan åpne den svarte boksen?

Kunstig intelligens har et «forklaringsproblem»: Maskinlæring (spesielt dyp læring) kan gi gode svar, men ikke nødvendigvis forklare hvorfor svarene ble som de ble.
Arrangementet streames uten deltakere i salen. Har du spørsmål, kontakt oss på kurs@tekna.no.
Det er gjort store fremskritt innen maskinlæring, men på flere områder lar anvendelsene vente på seg – blant annet på grunn av svart-boks-problematikken: Man kan ikke gi gode nok forklaringer på hvordan systemet kommer frem til hvert enkelt resultat. I dette frokostseminaret ser vi nærmere på hvordan den svarte boksen kan åpnes og resultatene forklares. Innledere:
- Inga Strümke, Simula: Forklarbarhet – er det mulig, og hvem bryr seg?
- Anders Løland, Norsk Regnesentral: Metodegjennomgang – utvalgte forklaringsmetoder
- Cathrine Pihl Lyngstad, NAV: Hvordan jobber NAV med forklarbarhet
Nettsendingen er gratis og åpen for alle interesserte. Du bør ha grunnleggende kjennskap til kunstig intelligens og maskinlæring.
Direktesending
Klikk HER for å se nettseminaret.
Du kan velge mellom å se sendingen i nettleseren eller Teams-appen. Du kan videre velge mellom å bli med anonymt eller logge på i Teams (hvis du har Teams-bruker).
PS: Hvis det skulle oppstå sendeproblemer, vil det komme status og oppdatert informasjon på denne nettsiden.
Møtet arrangeres av fagnettverkene Tekna Big Data og Tekna Forskerne. Som Tekna-medlem er det gratis og uforpliktende å bli med i våre faglige nettverk.