دورة عبر الإنترنت – تدريب احترافي معتمد في الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير من Google (XAI)، جامعة ديوك

بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أخلاقية وشفافة. اكتساب مهارات في تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية التوضيحية والمفتوحة لإنشاء حلول تعلم آلي موثوقة وشفافة.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

البدء

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي شفافة وموثوقة
  • فهم عميق لمفاهيم الذكاء الاصطناعي التوضيحية (XAI).
  • القدرة على تطبيق التعلم الآلي القابل للتفسير
  • استخدام تقنيات تفسيرية متقدمة لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)
  • العمل مع صورة الكمبيوتر التوليدية
  • دراسة الاعتبارات الأخلاقية والتحيزات في النماذج
  • تنفيذ أنشطة معمل بايثون بنماذج مختلفة
  • تنفيذ التعليقات التوضيحية المحلية باستخدام LIME وSHAP وAnchors
  • خلق حلول الذكاء الاصطناعي الشفافة والأخلاقية لمواجهة التحديات الحقيقية

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • محترفي الذكاء الاصطناعي
  • علماء البيانات
  • مهندسي التعلم الآلي
  • مديري المنتجات
  • المطورين في مجال الذكاء الاصطناعي
  • علماء البيانات
  • خبراء الأخلاق في الذكاء الاصطناعي
  • محللي البيانات
  • استشاريون في مجال الذكاء الاصطناعي
  • مدراء المشاريع في مجال التقنيات المتقدمة

تخصص الذكاء الاصطناعي للتفسير (XAI)

في عصر يقوم فيه الذكاء الاصطناعي (AI) بتغيير سريع في المجالات الحساسة مثل الرعاية الصحية والمالية والعدالة الجنائية، فإن القدرة على تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي ليست دقيقة فحسب، بل شفافة وموثوقة أيضًا أمر بالغ الأهمية. تم تصميم هذا التدريب لتزويد متخصصي الذكاء الاصطناعي وعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي ومديري المنتجات بالمعرفة والمهارات اللازمة لإنشاء حلول الذكاء الاصطناعي التي تلبي أعلى معايير الأخلاق والمسؤولية.

مدرب الدورة

يتم تدريس الدورات من قبل الدكتورة برينا بينيت، الخبيرة في سد الفجوات بين البحث والصناعة في التعلم الآلي.

القضايا الرئيسية

  • مفاهيم الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI)
  • التعلم الآلي القابل للتفسير
  • تقنيات الشرح المتقدمة لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)
  • التصوير الحاسوبي التوليدي

مشروع التعلم العملي

يقدم التدريب العملي مشاريع تعمل على تعميق فهم XAI والتعلم الآلي القابل للتفسير.

مشاريع الدورة

  • الدورة 1: التحقيق في الاعتبارات الأخلاقية والتحيزات من خلال تأملات الآلة الأخلاقية ودراسات الحالة ودراسات الحالة.
  • الدورة 2: أنشطة معمل Python مع دفاتر ملاحظات Jupyter التي تركز على تنفيذ نماذج مثل GLMs وGAMs وأشجار القرار وRuleFit.
  • الدورة 3: مختبرات متقدمة تركز على التفسيرات المحلية باستخدام LIME وSHAP وAnchors.

تعمل المشاريع المقدمة في هذا التخصص على إعداد المتعلمين لإنشاء حلول ذكاء اصطناعي شفافة وأخلاقية لمواجهة التحديات الحقيقية.

Details of the courses that make up the specialization

تطوير الحدس القابل للتفسير (XAI)

الدورة 1 – 8 ساعات

ماذا ستتعلم:

  • تحديد المصطلحات الأساسية للحدس القابل للتفسير وارتباطاتها
  • وصف الأساليب والمقايضات الشائعة والقابلة للتفسير والمعقولة
  • وضع الاعتبارات لتطوير أنظمة XAI، بما في ذلك طريقة تقييم XAI والمتانة والخصوصية والتكامل مع عملية صنع القرار

القدرات التي سوف تكتسبها:

  • XAI
  • التعلم الآلي
  • الحدس القابل للتفسير (XAI)
  • الذكاء الاصطناعي
  • التعلم الآلي قابل للتفسير

الدورة 2 – 13 ساعة

ماذا ستتعلم:

  • وصف وتطبيق نماذج الانحدار والنماذج التوضيحية العامة
  • يمتلك النموذج معرفة بأشجار القرار والقواعد والشبكات العصبية القابلة للتفسير
  • شرح المفاهيم الأساسية للتفسير الآلي والفرضيات والتجارب

القدرات التي سوف تكتسبها:

  • التعلم الآلي
  • الذكاء الاصطناعي هو المسؤول
  • الذكاء الاصطناعي
  • إمكانية التشغيل البيني الميكانيكي
  • التعلم الآلي قابل للتفسير

الدورة 3 – 14 ساعة

ماذا ستتعلم:

  • شرح وتطبيق الأساليب التفسيرية التي لا تعتمد على النموذج
  • توضيح وشرح نماذج الشبكات العصبية باستخدام تقنيات SOTA
  • وصف الأساليب الناشئة للتفسير في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) والرؤية الحاسوبية التوليدية