معايرة وتقديم توقعات الذكاء الاصطناعي بثقة

تتطلب بناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة أكثر من مجرد دقة في التنبؤات؛ إذ تحتاج إلى تقديرات ثقة حقيقية تعكس الواقع. في هذه الدورة العملية القصيرة، ستتعلم كيفية تقييم معايرة النماذج وتحسينها من خلال تطبيق تقنية مقياس الحرارة لإنتاج تقديرات موثوقة للثقة. كما ستتعلم كيفية نشر نظام استدلال قابل للتوسع باستخدام خدمة AWS Lambda، مما يتيح معالجات دفعية تلقائية للبيانات الواردة وتخزين النتائج للتحليلات. تشمل المواد العملية حساب مقاييس المعايرة، ورسم مخططات موثوقية التنبؤات، ودمج التوقعات المعدلة ضمن البنية التحتية الخالية من الخوادم. بنهاية الدورة، ستكون قادرًا على تصميم تدفقات عمل استدلال قابلة لإعادة الإنتاج، يمكن تدقيقها، وجاهزة للاستخدام في صناعة القرارات الفعلية.

• تصميم تدفقات عمل استدلال قابلة لإعادة الإنتاج وقابلة للتدقيق وجاهزة لصنع القرار
• تقييم وتحسين معايرة النماذج لتحقيق تقديرات ثقة موثوقة
• تطبيق مقياس الحرارة لزيادة دقة تقديرات الثقة
• نشر نظام استدلال دفعية قابل للتوسع باستخدام AWS Lambda
• دمج التوقعات المعايرة ضمن بنية تحتية بدون خوادم
• حساب وتحليل مقاييس معايرة النموذج ورسم مخططات موثوقية

• معرفة أساسية بالمجال والمصطلحات الشائعة
• الاستعداد لممارسة التمارين التطبيقية أو دراسات الحالة