Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Descubra o poder da IA explicável
Embarque em uma jornada pelo intrigante mundo da IA explicável e descubra os mistérios por trás da tomada de decisões da IA. Ideal para cientistas de dados e profissionais de ML, este curso fornece a você as habilidades essenciais para interpretar e elucidar comportamentos de modelos de IA usando Python, capacitando-o a criar sistemas de IA mais transparentes, confiáveis e responsáveis. Ao dominar a IA explicável, você aumentará sua capacidade de depurar modelos, atender aos requisitos regulamentares e criar confiança em aplicativos de IA em diversos setores.Explore as técnicas de explicabilidade
Comece entendendo as abordagens de explicabilidade específicas do modelo. Use as bibliotecas do Python, como o Scikit-learn, para visualizar árvores de decisão e analisar o impacto de recursos em modelos lineares. Em seguida, passe para as técnicas agnósticas de modelo que funcionam em vários modelos. Utilize ferramentas como SHAP e LIME para oferecer insights detalhados sobre o comportamento geral do modelo e as previsões individuais, refinando sua capacidade de analisar e explicar modelos de IA em aplicações do mundo real.Mergulhe fundo na explicabilidade
Aprenda a avaliar a confiabilidade e a consistência das explicações, entenda as nuances da explicação de modelos não supervisionados e explore o potencial da explicação de modelos de IA generativos por meio de exemplos práticos. Ao final do curso, você terá o conhecimento e as ferramentas para explicar com confiança as decisões do modelo de IA, garantindo transparência e confiabilidade em seus aplicativos de IA.Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Fundamentos da IA explicável
Comece sua jornada explorando os conceitos fundamentais da IA explicável. Saiba como extrair regras de decisão de árvores de decisão. Derive e visualize a importância dos recursos usando modelos lineares e baseados em árvores para obter insights sobre como esses modelos fazem previsões, permitindo uma tomada de decisão mais transparente.
- Introdução à IA explicável50 XP
- Árvores de decisão vs. redes neurais100 XP
- Explicabilidade independente de modelo vs. explicabilidade específica de modelo50 XP
- Explicabilidade em modelos lineares50 XP
- Cálculo do impacto do recurso com regressão linear100 XP
- Cálculo do impacto do recurso com regressão logística100 XP
- Explicabilidade em modelos baseados em árvores50 XP
- Cálculo da importância do recurso com árvores de decisão100 XP
- Cálculo da importância dos recursos com florestas aleatórias100 XP
2
Explicabilidade independente de modelo
Desbloqueie o poder das técnicas independentes de modelo para discernir a influência de recursos em vários modelos. Empregue a importância da permutação e os valores de SHAP para analisar como os recursos afetam o comportamento do modelo. Explore as ferramentas de visualização do SHAP para tornar os conceitos de explicabilidade mais compreensíveis.
3
Explicabilidade local
Mergulhe na explicabilidade local e explique as previsões individuais. Aprenda a aproveitar o SHAP para obter explicações locais. Domine LIME para revelar os fatores específicos que influenciam resultados únicos, seja por meio de dados textuais, tabulares ou de imagem.
4
Tópicos avançados em IA explicável
Explore tópicos avançados em IA explicável, avaliando os comportamentos do modelo e a eficácia dos métodos de explicação. Você terá a capacidade de avaliar a consistência e a fidelidade das explicações, aprofundar-se na análise de modelos não supervisionados e aprender a esclarecer os processos de raciocínio de modelos de IA generativos, como o ChatGPT. Você terá acesso a técnicas para medir e aprimorar a explicabilidade em sistemas complexos de IA.
IA explicável em Python
Curso
concluído
