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Diapositives de présentation PowerPoint d'Explicitable ai it

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Caractéristiques de ces diapositives de présentation PowerPoint :

Fournissez ce jeu complet aux membres de votre équipe et à d'autres collaborateurs. Composées de diapositives stylisées présentant divers concepts, ces diapositives de présentation Powerpoint AI IT explicables sont le meilleur outil que vous puissiez utiliser. Personnalisez son contenu et ses graphismes pour le rendre unique et stimulant. Toutes les cinquante-quatre diapositives sont modifiables et modifiables, alors n'hésitez pas à les ajuster à votre environnement professionnel. La police, la couleur et les autres composants sont également disponibles dans un format modifiable, ce qui fait de cette conception PPT le meilleur choix pour votre prochaine présentation. Alors, téléchargez maintenant.

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Contenu de cette présentation Powerpoint

Diapositive 1 : Cette diapositive présente l'IA explicable (IT). Indiquez le nom de votre entreprise et commencez.
Diapositive 2 : Il s'agit d'une diapositive d'ordre du jour. Indiquez ici vos agendas.
Diapositive 3 : Cette diapositive présente la table des matières de l'IA explicable.
Diapositive 4 : Il s'agit d'une autre diapositive qui poursuit la table des matières de l'IA explicable.
Diapositive 5 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 6 : Cette diapositive affiche la présentation de la société de fournisseur d'IA Explicable.
Diapositive 7 : Cette diapositive illustre les raisons pour lesquelles les clients choisissent notre société pour des services d'IA explicables.
Diapositive 8 : Cette diapositive décrit comment notre entreprise peut aider les organisations clientes avant de construire un modèle d'IA explicable.
Diapositive 9 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 10 : Cette diapositive illustre l'importance de l'IA explicable qui peut aider à interpréter les techniques d'apprentissage automatique.
Diapositive 11 : Cette diapositive décrit la valeur de l'intelligence artificielle explicable, y compris le nombre de bénéfices qu'elle réalise, le pourcentage d'efforts réduits, etc.
Diapositive 12 : Cette diapositive représente les capacités de l'IA explicable, telles que la surveillance et l'explication des modèles, le suivi et la visualisation des informations sur les modèles, etc.
Diapositive 13 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 14 : Cette diapositive décrit l'application de l'IA explicable dans les organisations de santé et comment elle peut établir des diagnostics.
Diapositive 15 : Cette diapositive représente l'utilisation de l'IA explicable dans les institutions financières pour des procédures transparentes d'approbation des prêts et des crédits.
Diapositive 16 : Cette diapositive décrit l'application de l'IA explicable dans l'industrie automobile et comment elle aidera à comprendre les capacités du système.
Diapositive 17 : Cette diapositive représente l'adoption de l'IA explicable dans le système judiciaire pour prendre des décisions et les avantages de la partialité dans les applications de l'IA.
Diapositive 18 : Cette diapositive présente l'utilisation de l'IA explicable dans la fabrication qui aide à combler le fossé entre la technologie de l'IA et ses utilisateurs.
Diapositive 19 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 20 : Cette diapositive présente un aperçu de l'intelligence artificielle explicable.
Diapositive 21 : Cette diapositive présente des considérations pour une IA explicable, y compris le débiaisation et l'équité, l'atténuation de la dérive du modèle, la gestion des risques du modèle, etc.
Diapositive 22 : Cette diapositive montre comment l'intelligence artificielle explicable sert l'éthique de l'IA, comme l'explicabilité et la transparence, l'humain et le bénéfice social, etc.
Diapositive 23 : Cette diapositive présente les avantages de l'IA expliquée, tels que la mise en œuvre de l'IA en toute confiance, des résultats rapides de l'IA, etc.
Diapositive 24 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 25 : Cette diapositive illustre la comparaison entre l'intelligence artificielle et l'IA explicable et montre à quel point la vérification de l'exactitude est difficile dans l'IA.
Diapositive 26 : Cette diapositive représente la relation entre l'IA explicable et l'IA responsable.
Diapositive 27 : Cette diapositive compare l'explicabilité et l'interprétabilité dans l'intelligence artificielle en montrant comment les deux s'expliquent avec les modèles d'apprentissage automatique.
Diapositive 28 : cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 29 : Cette diapositive présente des cadres d'IA explicables pour la transparence dans l'IA.
Diapositive 30 : Cette diapositive présente des techniques d'IA explicable, telles que la précision des prédictions, la traçabilité et la compréhension des décisions, etc.
Diapositive 31 : Cette diapositive décrit les techniques des modèles d'IA explicables, comme commencer par les données, équilibrer l'explicabilité, la précision, etc.
Diapositive 32 : Cette diapositive représente le fonctionnement de l'IA explicable grâce à l'amélioration de l'expérience client et utilisateur.
Diapositive 33 : Cette diapositive décrit les trois défis critiques de l'IA explicable, tels que les mauvaises performances, la difficulté à former et à modifier, etc.
Diapositive 34 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 35 : Cette diapositive représente le programme de formation pour la création d'un modèle d'IA explicable.
Diapositive 36 : cette diapositive présente la tarification pour la création de modèles d'IA explicables.
Diapositive 37 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 38 : Cette diapositive décrit l'impact avant et après la mise en œuvre de l'IA explicable dans les organisations.
Diapositive 39 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 40 : Cette diapositive décrit le calendrier des modèles artificiels explicables, y compris les tâches à effectuer tout au long du processus de développement des modèles.
Diapositive 41 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets qui doivent être couverts ensuite dans le modèle.
Diapositive 42 : Cette diapositive représente la feuille de route pour les modèles d'intelligence artificielle explicables, y compris les tâches à effectuer.
Diapositive 43 : cette diapositive affiche des icônes pour l'IA explicable (IT).
Diapositive 44 : Cette diapositive est intitulée Diapositives supplémentaires pour aller de l'avant.
Diapositive 45 : cette diapositive affiche un graphique à colonnes avec une comparaison de deux produits.
Diapositive 46 : Cette diapositive montre un graphique à secteurs avec des données en pourcentage.
Diapositive 47 : Cette diapositive fournit un plan de 30 60 90 jours avec des zones de texte.
Diapositive 48 : Il s'agit d'une diapositive financière. Montrez vos trucs liés aux finances ici.
Diapositive 49 : Cette diapositive représente un diagramme de Venn avec des zones de texte.
Diapositive 50 : cette diapositive contient un puzzle avec des icônes et du texte associés.
Diapositive 51 : Voici la diapositive Notre objectif. Indiquez ici les objectifs de votre entreprise.
Diapositive 52 : Cette diapositive montre des post-it. Postez vos notes importantes ici.
Diapositive 53 : Il s'agit d'une diapositive de comparaison pour établir une comparaison entre les produits, les entités, etc.
Diapositive 54 : Il s'agit d'une diapositive de remerciement avec l'adresse, les numéros de contact et l'adresse e-mail.

FAQs

Explainable AI is a subset of artificial intelligence that enables machine learning models to be transparent and interpretable. It allows users to understand how the model arrives at a decision and helps build trust in its decision-making process.

Implementing Explainable AI has several benefits, including making AI more trustworthy and reliable, providing quick results, improving customer and user experience, and reducing bias in AI applications.

Explainable AI can be applied in various industries such as healthcare, finance, automobile, judicial systems, and manufacturing. It can help to make diagnoses in healthcare, provide transparent loan and credit approval procedures in finance, understand the system's capabilities in the automobile industry, make decisions in the judicial system, and bridge the gap between AI technology and its users in manufacturing.

Some of the techniques used in Explainable AI include prediction accuracy, traceability, and decision understanding. It involves starting with data, balancing explainability and accuracy, and using monitoring and visualization to track model insights.

Explainable AI differs from traditional AI in that it is designed to provide transparency and interpretability in machine learning models, allowing users to understand how the model arrives at a decision. Traditional AI, on the other hand, does not provide transparency and can be challenging to check for correctness.

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