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Diapositivas de presentación de powerpoint de ai explicable

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Características de estas diapositivas de presentación de PowerPoint:

Entregue esta plataforma completa a los miembros de su equipo y otros colaboradores. Abarcadas con diapositivas estilizadas que presentan varios conceptos, estas diapositivas de presentación de Powerpoint de TI de IA explicables son la mejor herramienta que puede utilizar. Personalice su contenido y gráficos para que sea único y estimulante. Las cincuenta y cuatro diapositivas son editables y modificables, así que no dude en ajustarlas a su entorno empresarial. La fuente, el color y otros componentes también vienen en un formato editable, lo que hace que este diseño PPT sea la mejor opción para su próxima presentación. Entonces, descarga ahora.

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Contenido de esta presentación de Powerpoint

Diapositiva 1 : Esta diapositiva presenta la IA explicable (TI). Indique el nombre de su empresa y comience.
Diapositiva 2 : Esta es una diapositiva de Agenda. Indique sus agendas aquí.
Diapositiva 3 : Esta diapositiva presenta la Tabla de contenido para la IA explicable.
Diapositiva 4 : esta es otra diapositiva que continúa con la Tabla de contenido para la IA explicable.
Diapositiva 5 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 6 : esta diapositiva muestra una descripción general de la empresa proveedora de IA explicable.
Diapositiva 7 : esta diapositiva muestra las razones por las que los clientes eligen nuestra empresa para servicios de IA explicables.
Diapositiva 8 : Esta diapositiva describe cómo nuestra empresa puede ayudar a las organizaciones de los clientes antes de construir un modelo de IA explicable.
Diapositiva 9 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 10 : esta diapositiva muestra la importancia de la IA explicable que puede ayudar a interpretar las técnicas de aprendizaje automático.
Diapositiva 11 : Esta diapositiva describe el valor de la inteligencia artificial explicable, incluida la cantidad de ganancias que genera, el porcentaje de esfuerzos reducidos, etc.
Diapositiva 12 : esta diapositiva representa las capacidades de la IA explicable, como monitorear y explicar modelos, rastrear y visualizar información de modelos, etc.
Diapositiva 13 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 14 : Esta diapositiva describe la aplicación de la IA explicable en las organizaciones de atención médica y cómo puede hacer diagnósticos.
Diapositiva 15 : Esta diapositiva representa el uso de IA explicable en instituciones financieras para procedimientos transparentes de aprobación de préstamos y créditos.
Diapositiva 16 : Esta diapositiva describe la aplicación de la IA explicable en la industria automotriz y cómo ayudará a comprender las capacidades del sistema.
Diapositiva 17 : Esta diapositiva representa la adopción de IA explicable en el sistema judicial para tomar decisiones y los beneficios del sesgo en las aplicaciones de IA.
Diapositiva 18 : Esta diapositiva muestra el uso de IA explicable en la fabricación que ayuda a cerrar la brecha entre la tecnología de IA y sus usuarios.
Diapositiva 19 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 20 : esta diapositiva muestra una descripción general de la inteligencia artificial explicable.
Diapositiva 21 : esta diapositiva presenta consideraciones para la IA explicable, incluida la eliminación de sesgos y la equidad, la mitigación de la deriva del modelo, la gestión del riesgo del modelo, etc.
Diapositiva 22 : Esta diapositiva representa cómo la inteligencia artificial explicable sirve a la ética de la IA, como la explicabilidad y la transparencia, centrada en el ser humano y socialmente beneficiosa, etc.
Diapositiva 23 : esta diapositiva muestra los beneficios de la IA explicada, como la implementación de la IA con confianza, resultados rápidos de la IA, etc.
Diapositiva 24 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 25 : Esta diapositiva muestra la comparación entre la inteligencia artificial y la IA explicable y cómo verificar la corrección es un desafío en la IA.
Diapositiva 26 : esta diapositiva representa la relación entre la IA explicable y la IA responsable.
Diapositiva 27 : Esta diapositiva compara la explicabilidad y la interpretabilidad en inteligencia artificial al mostrar cómo ambas explican con los modelos de aprendizaje automático.
Diapositiva 28 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 29 : Esta diapositiva muestra marcos de trabajo de IA explicables para la transparencia en IA.
Diapositiva 30 : esta diapositiva presenta técnicas de IA explicable, como precisión de predicción, trazabilidad y comprensión de decisiones, etc.
Diapositiva 31 : esta diapositiva muestra las técnicas para modelos de IA explicables, como comenzar con datos, equilibrar la explicabilidad, la precisión, etc.
Diapositiva 32 : esta diapositiva representa el funcionamiento de la IA explicable a través de la mejora de la experiencia del cliente y del usuario.
Diapositiva 33 : Esta diapositiva muestra los tres desafíos críticos de la IA explicable, como el bajo rendimiento, la dificultad para entrenar y modificar, etc.
Diapositiva 34 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 35 : Esta diapositiva representa el programa de capacitación para construir un modelo de IA explicable.
Diapositiva 36 : esta diapositiva muestra los precios para la creación de modelos de IA explicables.
Diapositiva 37 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 38 : Esta diapositiva muestra el antes y el después del impacto de la implementación de IA explicable en las organizaciones.
Diapositiva 39 : esta diapositiva destaca el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 40 : Esta diapositiva describe la línea de tiempo para modelos artificiales explicables, incluidas las tareas que se realizarán a lo largo del proceso de desarrollo de modelos.
Diapositiva 41 : esta diapositiva resalta el título de los temas que se cubrirán a continuación en la plantilla.
Diapositiva 42 : Esta diapositiva representa la hoja de ruta para los modelos de inteligencia artificial explicables, incluidas las tareas que se realizarán.
Diapositiva 43 : esta diapositiva muestra iconos para IA explicable (TI).
Diapositiva 44 : esta diapositiva se titula Diapositivas adicionales para avanzar.
Diapositiva 45 : Esta diapositiva muestra un gráfico de columnas con una comparación de dos productos.
Diapositiva 46 : esta diapositiva muestra un gráfico circular con datos en porcentaje.
Diapositiva 47 : esta diapositiva proporciona un plan de 30 60 90 días con cuadros de texto.
Diapositiva 48 : Esta es una diapositiva financiera. Muestre sus cosas relacionadas con las finanzas aquí.
Diapositiva 49 : Esta diapositiva muestra el diagrama de Venn con cuadros de texto.
Diapositiva 50 : Esta diapositiva contiene Rompecabezas con íconos y texto relacionados.
Diapositiva 51 : Esta es la diapositiva Nuestro objetivo. Indique los objetivos de su empresa aquí.
Diapositiva 52 : Esta diapositiva muestra Post-It Notes. Publique sus notas importantes aquí.
Diapositiva 53 : Esta es una diapositiva de comparación para establecer la comparación entre productos básicos, entidades, etc.
Diapositiva 54 : Esta es una diapositiva de agradecimiento con dirección, números de contacto y dirección de correo electrónico.

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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