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本课程属于：093-模型审计与AI治理 智能金融与金融工程 · 共 15 门相关课程，组合学习更完整。
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AI模型可解释性与决策证据审计

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=AI可解释性与决策证据审计的定… · 学习目标 · 整体课程框架与学习路径
课程导入AI
02
可解释性基础
目标=黑箱模型 · 透明模型 · 全局解释与局部解释
可解释性基础目标=黑箱模型
03
决策证据审计基础
目标=审计目标 · 证据链 · 可追溯性
决策证据审计基础目标=审计目标
04
典型应用场景
目标=金融风控 · 医疗诊断 · 司法量刑
典型应用场景目标=金融风控
05
相关法规与标准
目标=GDPR · AI法案 · 算法推荐管理规定
相关法规标准
06
数据与特征层面的可解释性
目标=数据溯源 · 特征重要性 · 特征交互
数据特征层面的可解释…
07
内在可解释模型
目标=线性回归 · 逻辑回归 · 决策树
可解释模型目标=线性回归
08
全局事后解释方法
目标=排列重要性 · 部分依赖图 · 累积局部效应
全局事后解释方法目标=排列重要性
09
局部事后解释方法
目标=LIME · SHAP · 锚点
局部事后解释方法LIME
10
深度学习可解释性
目标=显著性图 · 梯度类方法 · 注意力机制
深度学习可解释性目标=显著性图
11
解释的评估与选择
目标=保真度 · 稳定性 · 一致性
解释的评估选择
12
决策证据的生成
目标=从模型输出到证据项 · 证据权重 · 证据链构建与解释报告生成
决策证据的生成目标=从模型输出…
13
决策证据的审计流程
目标=审计计划 · 证据收集 · 证据评估
决策证据的审计流…目标=审计计划
14
审计工具与平台
目标=可解释性库 · 审计日志 · 模型监控
审计工具平台
15
案例实战一
目标=金融风控模型的可解释性与拒绝信…
案例实战一目标=金融风控模…
16
案例实战二
目标=医疗诊断模型的可解释性与临床决…
案例实战二目标=医疗诊断模…
17
案例实战三
目标=招聘筛选模型的可解释性与公平性…
案例实战三目标=招聘筛选模…
18
案例实战四
目标=司法再犯风险评估模型的可解释性…
案例实战四目标=司法再犯风…
19
常见问题一
目标=解释与准确性的权衡 · 解释的稳定性 · 多重解释冲突与用户信任
常见问题一目标=解释
20
常见问题二
目标=审计证据不足 · 证据链断裂 · 责任归属模糊与合规风险
常见问题二目标=审计证据不…
21
常见问题三
目标=数据隐私 · 模型保密与解释透明度之间的平衡
常见问题三目标=数据隐私
22
常见问题四
目标=不同利益相关者的解释需求差异与…
常见问题四目标=不同利益相…
23
综合提升一
目标=构建可解释性与审计友好的AI系…
综合提升一AI
24
综合提升二
目标=从模型开发到部署的全生命周期可…
综合提升二目标=从模型开发…
25
综合提升三
目标=可解释性报告与审计报告的撰写规…
综合提升三目标=可解释性报…
26
综合提升四
目标=跨学科协作：数据科学家 · 审计师 · 法律与业务专家的协同
综合提升四目标=跨学科协作
27
综合提升五
目标=可解释性与决策证据审计的前沿研…
综合提升五目标=可解释性
28
综合提升六
目标=企业级AI治理框架中的可解释性…
综合提升六AI
29
综合提升七
目标=实战项目
综合提升七目标=实战项目
30
课程总结
目标=核心知识回顾 · 能力自评 · 持续学习资源与职业发展建议
课程总结目标=核心知识回…