آموزش تفسیرپذیری مدل‌های جعبه سیاه (Black Box) - آخرین آپدیت

دانلود Black Box Model Explainability

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی اغلب مانند «جعبه‌های سیاه» عمل می‌کنند که این موضوع چالش‌های واقعی برای عیب‌یابی، ارتباط با ذینفعان و استقرار اخلاقی آن‌ها ایجاد می‌کند. در این دوره آموزشی با عنوان «تفسیرپذیری مدل‌های جعبه سیاه»، شما یاد می‌گیرید که چرا هوش مصنوعی شما تصمیمات خاصی می‌گیرد و روی این سیستم‌های پیچیده نور می‌افکنید. در ابتدا، ویژگی‌ها و چالش‌های ذاتی مدل‌های جعبه سیاه مانند SVMها و شبکه‌های عصبی را بررسی خواهید کرد و درک می‌کنید که چرا تفسیرپذیری در چشم‌انداز امروز هوش مصنوعی - از ایجاد اعتماد تا تضمین عدالت - حیاتی است. سپس، رویکردهای مختلف برای قابل‌فهم کردن مدل‌ها را کشف خواهید کرد، تفاوت بین تکنیک‌های ذاتی (Intrinsic) و پس‌ینی (Post-hoc) را خواهید شناخت و متوجه خواهید شد که چرا روش‌های دوم برای مدل‌های پیچیده‌ای که به آن‌ها متکی هستیم، ضروری هستند. در نهایت، یاد می‌گیرید که تکنیک‌های کلیدی تفسیرپذیری را اعمال و ارزیابی کنید؛ به‌ویژه متد LIME برای بینش‌های محلی شهودی و SHAP برای توضیحات قدرتمند و مبتنی بر نظریه بازی‌ها درباره رفتار مدل خود. پس از اتمام این دوره، شما مهارت‌ها و دانش بنیادی برای انتخاب و به‌کارگیری روش‌های تفسیرپذیری مناسب را خواهید داشت و قادر خواهید بود نحوه تصمیم‌گیری مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی خود را درک، عیب‌یابی و منتقل کنید.

سرفصل ها و درس ها

درک مدل‌های جعبه سیاه و نیاز به تفسیرپذیری Understanding Black Box Models and the Need for Explainability

  • تعریف مسئله جعبه سیاه Defining the Black Box Problem

  • منطق استفاده و چالش‌های ذاتی The Rationale for Use and Inherent Challenges

  • نقش حیاتی تفسیرپذیری The Critical Role of Explainability

بررسی رویکردهای مختلف تفسیرپذیری Navigating the Landscape of Explainability Approaches

  • تکنیک‌های ذاتی در مقابل پس‌ینی Intrinsic vs. Post-hoc

  • رویکردهای وابسته به مدل در مقابل مستقل از مدل Model-specific vs. Model-agnostic Approaches

  • قدرت تفسیرپذیری مستقل از مدل The Power of Model-agnostic Explainability

بینش‌های محلی: درک متد LIME Local Insights: Understanding LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

  • پیچیدگی جهانی در مقابل سادگی محلی Global Complexity vs. Local Simplicity

  • بررسی گام‌به‌گام LIME Step-by-step Investigation of LIME

  • دموی عملی LIME LIME Hands-on Demo

بررسی عمیق: متد SHAP برای تفسیرپذیری قدرتمند Deep Dive: SHAP (SHapley Additive exPlanations) for Robust Explainability

  • معرفی SHAP Introducing SHAP

  • نحوه عملکرد SHAP How SHAP Works

  • دموی عملی SHAP SHAP Hands-on Demo

جمع‌بندی، نکات کلیدی و گام‌های بعدی Summary, Takeaways, and Next Steps

  • تثبیت مفاهیم آموخته شده Reinforcing Your Understanding

  • مسیر پیش روی شما Your Path Forward

نمایش نظرات

آموزش تفسیرپذیری مدل‌های جعبه سیاه (Black Box)
جزییات دوره
51m
14
Pluralsight (پلورال سایت) Pluralsight (پلورال سایت)
(آخرین آپدیت)
2
از 5
دارد
دارد
دارد
Doru Catana
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Doru Catana Doru Catana

از دانستن تا انجام دادن

من همیشه به رشد کسب و کارها علاقه داشتم.

شروع به کار در یک آژانس بازاریابی کردم، سپس به شغل آزاد رفتم، با تیمی متشکل از 6 نفر که صدها کمپین بزرگ و کوچک را مدیریت می‌کردند، به آژانس خودم تبدیل شدم، سپس تصمیم گرفتم که از این طریق نمی‌توانم به تعداد کافی افراد دسترسی پیدا کنم.

p>

بنابراین تصمیم گرفتم تدریس کنم، اما نه فقط اطلاعات خالی از کاربرد عملی. اما چیزهایی را یاد می گیرید و در همان روز استفاده می کنید و نتیجه می گیرید.

چند سال بعد دوره‌هایی که من ایجاد کردم به هزاران کسب‌وکار و متخصص در سراسر جهان کمک کرد، به‌تنهایی که Udemy بیش از 10000 دانش‌آموز راضی دارد.

ماموریت من همان چیزی است که در زمان شروع کارم وجود داشت، تا جایی که می توانم بر کسب و کارها و افرادی که علاقه مند به نتایج هستند تأثیر مثبت بگذارم.

و می‌توانید تعهد من به آن مأموریت را به راحتی آزمایش کنید!

 به سادگی با من تماس بگیرید.

هیچ سوالی پرسیده شده یا نظری بدون پاسخ شخصاً طی 24 ساعت پس از ارسال آن وجود ندارد. حتی اگر شما دانش آموز نیستید، من همچنان سعی می کنم تا جایی که می توانم به شما کمک کنم.

دوره های من را به ترتیب زمانی تماشا کنید.

و ببینید که چگونه آنها فقط از نظر تخصص و قالب بهتر و بهتر می شوند. طراحی بهتر، صدای تمیزتر، تحقیقات بیشتر انجام شده است. کار بیشتر.

یا مورد علاقه من

آنچه را که من تدریس می‌کنم عملی کنید و نتایجی را خواهید دید که می‌خواهم همه دانش‌آموزانم کسب کنند.