ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
व्याख्यात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (XAI) की मूल अवधारणाओं को समझें
यह पाठ्यक्रम XAI के महत्वपूर्ण क्षेत्र का परिचय कराता है, जिसमें जटिल AI एल्गोरिदम को समझने योग्य और सुलभ बनाने पर ध्यान केंद्रित किया गया है। जैसे-जैसे AI प्रणालियाँ विभिन्न क्षेत्रों में अधिकाधिक एकीकृत होती जा रही हैं, इन तकनीकों में पारदर्शिता और विश्वास की आवश्यकता बढ़ती जा रही है। यह पाठ्यक्रम XAI की मूल अवधारणाओं को कवर करता है, जिसमें पारदर्शिता, व्याख्येयता और जवाबदेही शामिल हैं, और मॉडल की जटिलता तथा व्याख्यात्मकता के बीच संतुलन का अन्वेषण करता है।XAI तकनीकें सीखें
आप मॉडल-विशिष्ट और मॉडल-अज्ञेय व्याख्याओं के बारे में सीखेंगे, और अपने प्रोजेक्ट्स में XAI सिद्धांतों को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए व्यावहारिक अंतर्दृष्टि और उपकरण प्राप्त करेंगे। पाठ्यक्रम का उद्देश्य आपको वह ज्ञान प्रदान करना है, जिससे आप AI प्रणालियों को अधिक पारदर्शी, नैतिक और सामाजिक मूल्यों के अनुरूप बना सकें, ताकि AI निर्णय न केवल प्रभावी हों, बल्कि न्यायसंगत और समझने योग्य भी हों।वास्तविक दुनिया में XAI को लागू करें
इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आपके पास XAI और AI समाधानों के विकास में इसके महत्व की ठोस समझ होगी, और आप वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगों में AI प्रणालियों की स्पष्टता और विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए इन सिद्धांतों को लागू करने के लिए तैयार होंगे।पूर्वापेक्षाएँ
इस कोर्स के लिए कोई पूर्वापेक्षाएँ नहीं हैं
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Explainable AI परिचय
हम Explainable AI (XAI) में गहराई से जाते हैं और AI सिस्टम को पारदर्शी, व्याख्येय और भरोसेमंद बनाने में इसकी भूमिका पर जोर देते हैं। हम भविष्यवाणी और कंटेंट जनरेशन में AI की क्षमताओं की पड़ताल करते हैं और स्पष्ट निर्णय-प्रक्रियाओं की आवश्यकता को रेखांकित करते हैं। साथ ही, हम यह भी देखते हैं कि जटिल AI मॉडल्स को अलग-अलग प्रकार के दर्शकों के लिए अधिक समझने योग्य कैसे बनाया जा सकता है।
2
Explainable AI में तकनीकें
हम Explainable AI (XAI) की तकनीकों का अन्वेषण करते हैं और AI के निर्णय-निर्माण को स्पष्ट करने के लिए उन्हें मॉडल-विशिष्ट, मॉडल-अज्ञेय, लोकल और ग्लोबल व्याख्याओं में वर्गीकृत करते हैं। हम मॉडल-विशिष्ट अंतर्दृष्टि के लिए रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन पर चर्चा करते हैं और ब्लैक बॉक्स मॉडल्स की व्याख्या के लिए SHAP और LIME का परिचय देते हैं। इसके अलावा, हम Large Language Models (LLMs) की जटिलता पर भी बात करते हैं और उनकी निर्णय-प्रक्रियाओं में पारदर्शिता की आवश्यकता पर जोर देते हैं।
3
XAI का क्रियान्वयन और उपयोग
हम विभिन्न क्षेत्रों में XAI के रूपांतरणकारी प्रभाव की पड़ताल करते हैं, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अधिक सुलभ और उपयोगकर्ता-अनुकूल बनाता है। शुरुआत से ही explainability को जोड़कर, हम AI सिस्टम को पारदर्शी बनाते हैं, जिससे भरोसा बढ़ता है और इंसानों व मशीनों के बीच गहरा सहयोग संभव होता है। वास्तविक दुनिया के केस स्टडीज़ के माध्यम से, हम दिखाते हैं कि XAI कैसे जटिल AI निर्णयों को समझने योग्य बनाता है, ताकि अलग-अलग तकनीकी पृष्ठभूमि वाले उपयोगकर्ता अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए AI इनसाइट्स का लाभ उठा सकें।
R
Explainable Artificial Intelligence (XAI) Concepts
कोर्स
पूर्ण
