روشهای توضیحپذیری برای مدلهای هوش مصنوعی بلک باکس
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت
مدلهای پیچیده هوش مصنوعی اغلب به عنوان "بلک باکس" عمل کرده و چالشهایی را برای اشکالزدایی، ارتباط با ذینفعان و استقرار اخلاقی ایجاد میکنند. در این دوره، روشهای توضیحپذیری برای مدلهای هوش مصنوعی بلک باکس، یاد می گیرید که تکنیکهایی را برای درک نحوه تصمیمگیری مدلهای خود پیادهسازی کنید. ابتدا، نیاز به توضیحپذیری و چشمانداز روشهای توضیح را بررسی خواهید کرد. در مرحله بعد، نحوه پیادهسازی LIME و SHAP را با مثالهای پایتون می آموزید.
در نهایت، یاد می گیرید که چگونه از مشکلات رایج اجتناب کنید و بهترین شیوهها را هنگام ادغام توضیحپذیری در پروژههای هوش مصنوعی واقعی به کار ببرید. پس از اتمام دوره، درک اساسی از تکنیکهای توضیحپذیری خواهید داشت تا مدلهای خود را شفافتر، قابل اعتمادتر و آسانتر برای ارتباط با ذینفعان بسازید.
روشهای توضیحپذیری برای مدلهای هوش مصنوعی بلک باکس
-
مشکل بلک باکس: چرا باید درون هوش مصنوعی را ببینیم؟ 2m 38s
-
نقشهبرداری چشمانداز: انواع روشهای توضیحپذیری 4m 35s
-
نگاهی به درون به صورت محلی: LIME - توضیحات تفسیرپذیر محلی مستقل از مدل 4m 8s
-
آموزش عملی LIME: دموی عملی 4m 36s
-
مشارکتهای عادلانه: SHAP (توضیحات افزودنی SHApley) 4m 6s
-
آموزش عملی SHAP: دموی عملی 6m 58s
-
واقعیتهای عملی و معایب 5m 41s
-
جمع بندی: به سوی هوش مصنوعی قابل اعتماد 3m 48s
مشخصات آموزش
روشهای توضیحپذیری برای مدلهای هوش مصنوعی بلک باکس
- تاریخ به روز رسانی: 1404/12/10
- سطح دوره:متوسط
- تعداد درس:8
- مدت زمان :00:36:34
- حجم :84.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy
آموزش های مرتبط
- زمان: 06:58:57
- تعداد درس: 60
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 02:27:39
- تعداد درس: 24
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 03:02:02
- تعداد درس: 14
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 58:00
- تعداد درس: 12
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 11:25:13
- تعداد درس: 94
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 08:11:21
- تعداد درس: 28
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 09:44:25
- تعداد درس: 67
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 04:52:43
- تعداد درس: 38
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی