الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) والتعلم الآلي الأخلاقي

مع تزايد اندماج الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية، أصبح فهم كيفية وصول هذه الأنظمة إلى قراراتها أمرًا ضروريًا للثقة والسلامة. توفر هذه الدورة مسارًا واضحًا لأي شخص يتطلع إلى سد الفجوة بين الخوارزميات المعقدة والتفسيرات المقروءة بشريًا. ستنتقل من التعريفات الأساسية للشفافية إلى تطبيق أساليب القابلية للتفسير الحديثة التي تجعل نماذج AI أكثر موثوقية وعدالة. ما ستتعلمه: - فهم المبادئ الأساسية لشفافية AI ولماذا تعد القابلية للتفسير أمرًا بالغ الأهمية للنشر الأخلاقي. - تعلم التمييز بين نماذج "الصندوق الأسود" (black-box models) والهياكل القابلة للتفسير بطبيعتها. - تطبيق تقنيات XAI الشائعة مثل SHAP و LIME لشرح تنبؤات النماذج المعقدة. - التدرب على تحديد وتخفيف التحيز الخوارزمي لضمان العدالة في القرارات المستندة إلى البيانات. - استكشاف تحديات القابلية للتفسير الحديثة في نماذج اللغة الكبيرة (large language models) والذكاء الاصطناعي التوليدي (generative AI). - تطوير إطار عمل لتقييم المفاضلات بين أداء النموذج والتفسيرات المقروءة بشريًا. تبدأ هذه الدورة بالمصطلحات الأساسية والمشهد الأخلاقي لـ AI الحديث قبل الانتقال إلى تمارين مكتوبة عملية توضح كيفية استخلاص الرؤى من النماذج المتطورة. وهي مصممة خصيصًا للمبتدئين والمتخصصين الطموحين في مجال البيانات، ولا تتطلب خبرة سابقة في الرياضيات المتقدمة أو تطوير البرمجيات. ابدأ رحلتك نحو بناء AI أكثر مسؤولية وجدارة بالثقة اليوم.