كل الدورات
عن الدورة
تم تصميم هذه الدورة لتساعد محترفي تحليل البيانات على تحقيق تنفيذ شفاف وموثوق للذكاء الاصطناعي. من خلال تعلم قيم SHAP، يستطيع المتدربون إنتاج عروض بصرية تشرح أهمية ميزات النموذج بشكل واضح وقابل للفهم من قِبل غير التقنيين. كما يتعلم المشاركون مقارنة منهجيات التفسير مثل LIME وطرق التقابل، واختيار أفضل استراتيجية تفسير بناءً على حاجات الأطراف المعنية وحالات الاستخدام المختلفة. تعزز الدورة فهم كيفية ضمان جودة التفسيرات عبر مؤشرات الدقة والموثوقية، مما يجعل نشر النماذج الذكية أكثر شفافية وقابلة للتقييم الصحي.
ماذا ستتعلم
- تفسير سلوك النموذج المعقد لجهات غير تقنية
- اختيار طرق تفسير صحيحة بناءً على الدقة والموثوقية
- مواءمة طرق الشرح مع حاجات وأولويات الأطراف المعنية
- تقييم جودة التفسيرات بواسطة مقاييس الدقة
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمصطلحات والمفاهيم ذات الصلة
- الاستعداد لممارسة تطبيقات عملية أو دراسات حالة
المدرسون
H
Hurix Digital
المواضيع
تعلم الآلة
علوم البيانات
تحليل البيانات
الطرق الإحصائية
ذكاء اصطناعي مسؤول
عرض البيانات
تواصل مع الجهات المعنية
اتصال أعمال
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تعلم الآلة
علوم البيانات
تحليل البيانات
الطرق الإحصائية
ذكاء اصطناعي مسؤول
عرض البيانات
تواصل مع الجهات المعنية
اتصال أعمال
Stakeholder Analysis
Exploratory Data Analysis
إعلان
إعلان