الذكاء الاصطناعي التفسيري (XAI)

من الصندوق الأسود إلى فهم قرارات النماذج الذكية

Explainable Artificial Intelligence (XAI): From Black-Box Models to Understanding Intelligent Model Decisions

مقدمة عامة

تتناول دورة الذكاء الاصطناعي التفسيري (XAI) المفاهيم والمبادئ الأساسية التي تساعد على فهم وتفسير القرارات التي تتخذها نماذج الذكاء الاصطناعي، ولا سيما النماذج المعقدة التي يصعب تفسير آلية عملها بصورة مباشرة. وتركز الدورة على مفهوم الصندوق الأسود والتحديات المرتبطة بقابلية تفسير النماذج، مع التعرف على أهم أساليب وتقنيات الذكاء الاصطناعي التفسيري، مثل تفسير النماذج على المستوى العام والمحلي، وتحليل أهمية الخصائص، وطرق LIME وSHAP، إلى جانب أساليب التفسير المرتبطة بالنماذج المختلفة.

أهداف الدورة

تهدف الدورة إلى:

1. التعرف على مفهوم الذكاء الاصطناعي التفسيري (XAI) وأهميته.
2. فهم طبيعة النماذج الذكية المعقدة ومفهوم الصندوق الأسود.
3. التعرف على أهمية قابلية التفسير والشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
4. التمييز بين أساليب التفسير العامة والتفسير المحلي لقرارات النماذج.
5. التعرف على مفهوم أهمية الخصائص ودورها في تفسير مخرجات النماذج.

المخرجات المتوقعة

بنهاية الدورة، يُتوقع أن يكون المتدرب قادرًا على:

1. شرح مفهوم الذكاء الاصطناعي التفسيري وأهدافه الأساسية.
2. توضيح مفهوم الصندوق الأسود وأسباب صعوبة تفسير بعض النماذج الذكية.
3. التمييز بين أنواع وأساليب تفسير قرارات نماذج الذكاء الاصطناعي.
4. تحليل أهمية الخصائص والعوامل المؤثرة في مخرجات النموذج.
5. فهم كيفية استخدام LIME وSHAP لتفسير تنبؤات النماذج.