الذكاء الاصطناعي المسؤول للمطورين: القابلية للتفسير والشفافية

تقدّم هذه الدورة نظرة مركّزة على مفهومي قابلية التفسير والشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مع توضيح أهميتهما للمطورين والمهندسين عند تصميم النماذج ونشرها. تتناول الفرق بين فهم سلوك النموذج وشرح مخرجاته، ولماذا يُعد ذلك عنصرًا أساسيًا في بناء حلول موثوقة وقابلة للمساءلة. تستعرض الدورة تقنيات وأدوات عملية تساعد على تحقيق الشفافية سواء على مستوى البيانات أو النماذج، بما في ذلك أساليب تحليل البيانات، وتقييم النماذج، وتحسين المعالجة المسبقة لضمان وضوح النتائج. كما توضّح كيف يمكن دمج ممارسات التفسير ضمن دورة حياة تطوير حلول الذكاء الاصطناعي في بيئات الحوسبة السحابية. بنهاية الدورة، سيكون لدى المشاركين فهم عملي لكيفية تعزيز قابلية التفسير والشفافية في مشاريعهم، بما يدعم اتخاذ قرارات مبنية على نماذج يمكن فهمها وتقييمها بوضوح.

• تعريف مفهومي قابلية التفسير والشفافية في سياق الذكاء الاصطناعي
• توضيح أهمية الشفافية للمطورين والمهندسين
• تطبيق تقنيات وأدوات لتعزيز تفسير النماذج والبيانات

• معرفة أساسية بمفاهيم الذكاء الاصطناعي والمصطلحات المرتبطة به
• الاستعداد للتطبيق العملي من خلال تمارين أو حالات دراسية