Guided Backpropagation و Saliency Maps لتفسيرية التعلم العميق (Deep Learning)

غالباً ما تُنتقد نماذج التعلم العميق (Deep Learning) على أنها صناديق سوداء، مما يجعل من الصعب الثقة بقراراتها. تحل خريطة البروز (Saliency maps) هذه المشكلة عن طريق تسليط الضوء بدقة على البكسلات التي يركز عليها مصنف الصور لاتخاذ التوقع. من خلال تعلم كيفية تصور هذه القرارات، يمكنك تصحيح أخطاء نماذجك، وبناء الثقة مع أصحاب المصلحة، وضمان أن شبكاتك العصبية تتعلم الميزات الصحيحة. في هذه الدورة التدريبية، ستتعلم كيفية إزالة الغموض عن قرارات الشبكة العصبية. ستبدأ بالمفاهيم الأساسية لتفسيرية النماذج، ثم تنتقل إلى كتابة كود Python نظيف لتطبيق Guided Backpropagation، والتعامل مع تنشيطات ReLU، واستخدام أطر التفسيرية الحديثة لشرح نماذجك. ما ستتعلمه: - فهم المبادئ الأساسية لتفسيرية الشبكات العصبية رسم خرائط البروز (Saliency mapping). - تطبيق Backpropagation من الصفر لحساب التدرجات بالنسبة للصور المدخلة. - إتقان آليات Guided Backpropagation عن طريق قمع التدرجات السلبية في تنشيطات ReLU. - مقارنة Guided Backpropagation مع طرق الإسناد الحديثة مثل Grad-CAM. - استخدام مكتبات التفسيرية الشهيرة مثل Captum في PyTorch لتقييم قرارات النموذج. - تصحيح أخطاء توقعات مصنف الصور وتحليلها من خلال أمثلة برمجية واضحة وموجهة بالنصوص. تبدأ الدورة المصطلحات الأساسية والحدس الرياضي وراء التدرجات، قبل أن ترشدك خطوة بخطوة خلال تعديل التدرج المخصص وسير عمل التفسيرية العملي. هذه الدورة النصية فقط مصممة للمبتدئين في تعلم الآلة (Machine Learning) والرؤية الحاسوبية (Computer Vision) ممن لديهم فهم أساسي لـ Python؛ ولا تتطلب خلفية متقدمة في التعلم العميق (Deep Learning). ابدأ القراءة اليوم لتجعل نماذج التعلم العميق (Deep Learning) الخاصة بك شفافة وموثوقة.