SKN Data Science zaprasza na warsztaty, podczas których dowiesz się, jak działają modele uczenia maszynowego oraz jak możemy analizować i interpretować podejmowane przez nie decyzje za pomocą metod Explainable AI (XAI).
Podczas spotkania dowiesz się:
- 🤖 Jak modele uczą się na przykładach i w jaki sposób reprezentują dane za pomocą liczb.
- 🔎 Czym jest Integrated Gradients (IG) i jak sprawdzić, które elementy danych wejściowych mają największy wpływ na wynik modelu.
- 🎯 Czym jest TCAV (Testing with Concept Activation Vectors) i jak badać wrażliwość modelu na abstrakcyjne, zrozumiałe dla człowieka pojęcia i cechy.
- 💻 Jak samodzielnie przeprowadzić proste eksperymenty XAI w Pythonie i wykorzystać poznane metody do analizy predykcji modeli.
Nie jest wymagana wcześniejsza znajomość uczenia maszynowego – wszystkie zagadnienia wyjaśnimy od podstaw, wykorzystując proste przykłady i wizualizacje.
📅 Kiedy: 12 listopada (czwartek)
🕕 Start: godz. 18:30
🏢 Gdzie: budynek D, sala 4.12
Wszystkie zagadnienia przećwiczymy na przykładach inspirowanych zadaniem konkursowym PolEval 2026, dotyczącym automatycznego przekształcania stylu tekstów.



