لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش آشنایی با هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
- آخرین آپدیت
دانلود Introduction to Explainable AI
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
سیستمهای هوش مصنوعی بهطور فزایندهای پیچیده و مبهم شدهاند و این موضوع اعتماد و درک ذینفعان از تصمیمات آنها را دشوار کرده است. در این دوره، «آشنایی با هوش مصنوعی قابل توضیح»، شما یاد میگیرید که چگونه از طریق تکنیکهای XAI، سیستمهای هوش مصنوعی را شفاف و قابل اعتماد کنید. ابتدا بررسی میکنیم که چرا قابلیت توضیحپذیری اهمیت دارد و ذینفعان کلیدی که به توضیحات AI نیاز دارند را شناسایی میکنیم. سپس، با درک انواع مدلها و روشهای توضیح، نحوه عملکرد XAI را کشف خواهید کرد. در نهایت، یاد میگیرید که چگونه XAI را در سناریوهای واقعی، از جمله کاربردهای تجاری و رعایت مقررات قانونی پیادهسازی کنید. در پایان این دوره، شما مهارتها و دانش لازم برای پیادهسازی سیستمهای هوش مصنوعی شفاف و قابل اعتماد در سازمان خود را کسب خواهید کرد.
سرفصل ها و درس ها
چرا و چیستی هوش مصنوعی قابل توضیح
The Why and What of Explainable AI
معرفی دوره
Course Introduction
مشکل جعبه سیاه
The Black Box Problem
ذینفعان XAI و رعایت مقررات
XAI Stakeholders and Compliance
نحوه عملکرد XAI: مدلها و متدها
How XAI Works: Models and Methods
انواع مدلها و محدوده توضیح
Model Types and Explanation Scope
تکنیکهای XAI و سبک-سنگین کردنها
XAI Techniques and Trade-offs
XAI در دنیای واقعی
XAI in the Real World
کاربرد LIME: از تصاویر تا کسبوکار
LIME in Action: From Images to Business
توازن بین دقت و قابلیت توضیحپذیری
Accuracy vs. Explainability Trade-offs
استراتژی پیادهسازی XAI و آینده
XAI Implementation Strategy and Future
نمایش نظرات