آموزش تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning Model Explainability) - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

چالش‌ها و اهمیت تفسیرپذیری Challenges and Importance of Explainability

• تفسیرپذیری در یادگیری عمیق Explainability in Deep Learning

• یادگیری عمیق در مقابل مدل‌های سنتی Deep Learning vs. Traditional Models

• مسائل کلیدی در شبکه‌های عصبی عمیق Key Issues in Deep Neural Networks

• تأثیر عمق مدل بر تفسیرپذیری Effect of Model Depth on Explainability

• دمو: بصری‌سازی پیچیدگی مدل Demo: Visualizing Model Complexity

به‌کارگیری روش‌های تفسیرپذیری Applying Explainability Methods

• روش‌های مختلف تفسیرپذیری Different Explainability Methods

• روش‌های تفسیرپذیری مختص شبکه‌های عصبی Neural-network-specific Explainability Methods

• روش‌های تفسیرپذیری پس‌رویداد (Post hoc) Post-hoc Explainability Methods

• استراتژی‌های تفسیر جهانی در مقابل محلی Global vs. Local Explanation Strategies

• دمو: بصری‌سازی و تفسیر تصمیمات شبکه عصبی Demo: Visualizing and Interpreting Neural Network Decisions

محدودیت‌های روش‌های تفسیرپذیری Limitations of Explainability Methods

• چرا تفسیرپذیری همیشه قابل اعتماد نیست Why Explainability Isn’t Always Reliable

• چالش‌های مقیاس‌پذیری در عمل Scalability Challenges in Practice

• هم‌راستایی معماری متدها Method-architecture Alignment

• مفروضات و تله‌های تکنیک‌های رایج Assumptions and Pitfalls of Common Techniques