Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
ค้นพบพลังของ Explainable AI
เริ่มต้นการเดินทางสู่โลกอันน่าค้นหาของ explainable AI และไขความลับเบื้องหลังการตัดสินใจของ AI เหมาะอย่างยิ่งสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้ปฏิบัติงานด้าน ML หลักสูตรนี้จะมอบทักษะสำคัญให้คุณในการตีความและอธิบายพฤติกรรมของโมเดล AI ด้วย Python ช่วยให้คุณสร้างระบบ AI ที่โปร่งใส น่าเชื่อถือ และตรวจสอบความรับผิดชอบได้มากขึ้น การเชี่ยวชาญ explainable AI จะช่วยเพิ่มความสามารถของคุณในการดีบักโมเดล ปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ และสร้างความมั่นใจในการประยุกต์ใช้ AI ในหลากหลายอุตสาหกรรมสำรวจเทคนิคการอธิบายโมเดล
เริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจแนวทางการอธิบายโมเดลเฉพาะแต่ละแบบ ใช้ไลบรารีของ Python เช่น Scikit-learn เพื่อแสดงภาพต้นไม้การตัดสินใจและวิเคราะห์ผลกระทบของฟีเจอร์ในโมเดลเชิงเส้น จากนั้นจึงไปสู่เทคนิคที่ไม่ขึ้นกับโมเดล ซึ่งใช้ได้กับโมเดลหลากหลายประเภท ใช้เครื่องมืออย่าง SHAP และ LIME เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างละเอียดเกี่ยวกับพฤติกรรมโดยรวมของโมเดลและการคาดการณ์รายบุคคล ช่วยพัฒนาความสามารถของคุณในการวิเคราะห์และอธิบายโมเดล AI ในการใช้งานจริงเจาะลึกเรื่องการอธิบายโมเดล
เรียนรู้วิธีประเมินความน่าเชื่อถือและความสอดคล้องของคำอธิบาย ทำความเข้าใจความละเอียดอ่อนของการอธิบายโมเดลแบบไม่มีผู้สอน และสำรวจศักยภาพของการอธิบายโมเดล Generative AI ผ่านตัวอย่างเชิงปฏิบัติ เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะมีความรู้และเครื่องมือที่จะอธิบายการตัดสินใจของโมเดล AI ได้อย่างมั่นใจ เพื่อให้แอปพลิเคชัน AI ของคุณมีความโปร่งใสและน่าเชื่อถือข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
พื้นฐานของ Explainable AI
เริ่มต้นด้วยการสำรวจแนวคิดพื้นฐานของ Explainable AI เรียนรู้วิธีดึงกฎการตัดสินใจจาก decision tree รวมถึงการหาและแสดงภาพ feature importance โดยใช้โมเดลเชิงเส้นและโมเดลที่อิงต้นไม้ เพื่อให้เข้าใจว่าโมเดลเหล่านี้ทำการทำนายอย่างไร และนำไปสู่การตัดสินใจที่โปร่งใสมากขึ้น
- ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Explainable AI50 XP
- Decision tree กับ neural network100 XP
- Model-agnostic กับ model-specific explainability50 XP
- ความสามารถในการอธิบายในโมเดลเชิงเส้น50 XP
- การคำนวณผลกระทบของฟีเจอร์ด้วย Linear Regression100 XP
- การคำนวณผลกระทบของฟีเจอร์ด้วย Logistic Regression100 XP
- การอธิบายได้ในโมเดลที่ใช้ต้นไม้ตัดสินใจ50 XP
- การคำนวณความสำคัญของฟีเจอร์ด้วย decision tree100 XP
- การคำนวณ feature importance ด้วย random forests100 XP
2
Explainability แบบ Model-Agnostic
เรียนรู้เทคนิคแบบ model-agnostic เพื่อวิเคราะห์อิทธิพลของ feature ในโมเดลหลากหลายประเภท ใช้ permutation importance และค่า SHAP เพื่อวิเคราะห์ว่า feature ส่งผลต่อพฤติกรรมของโมเดลอย่างไร พร้อมสำรวจเครื่องมือแสดงภาพของ SHAP เพื่อทำให้แนวคิดด้าน explainability เข้าใจได้ง่ายขึ้น
3
Local Explainability
เจาะลึก local explainability และเรียนรู้การอธิบายการทำนายในระดับรายบุคคล เรียนรู้การใช้ SHAP สำหรับ local explainability และทำความเข้าใจ LIME เพื่อเผยให้เห็นปัจจัยเฉพาะที่ส่งผลต่อผลลัพธ์แต่ละรายการ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลประเภทข้อความ ตาราง หรือรูปภาพ
4
หัวข้อขั้นสูงใน Explainable AI
สำรวจหัวข้อขั้นสูงใน Explainable AI ด้วยการประเมินพฤติกรรมของโมเดลและประสิทธิภาพของวิธีการอธิบาย เรียนรู้การประเมินความสอดคล้องและความน่าเชื่อถือของคำอธิบาย วิเคราะห์โมเดลแบบ unsupervised และทำความเข้าใจกระบวนการอนุมานของโมเดล generative AI อย่าง ChatGPT พร้อมพัฒนาทักษะในการวัดและเพิ่มประสิทธิภาพด้าน explainability ในระบบ AI ที่ซับซ้อน
Explainable AI ด้วย Python
เรียนจบแล้ว
