课程链接: https://www.coursera.org/learn/explainable-machine-learning-xai
随着人工智能在医疗、金融、刑事司法等高风险领域的广泛应用，AI系统的透明性和可信度变得尤为重要。近期我在Coursera上发现了一门非常优秀的课程——《Explainable Machine Learning (XAI)》，它为学习者提供了全面、实用的可解释机器学习知识，帮助开发者构建符合责任原则的AI系统。课程内容丰富，涵盖模型无关的可解释性方法、深度学习的可解释技术以及生成式AI的解释方法，结合实际编程练习与案例分析，非常适合希望提升AI模型透明度的开发者和研究人员。无论你是AI初学者还是行业从业者，这门课程都能助你一臂之力，让你的AI系统更具可信度和责任感。强烈推荐给想深入理解和实践可解释机器学习的朋友们！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/explainable-machine-learning-xai
课程链接: https://www.udemy.com/course/xai-explainable-ai-with-interpretml-notebooks-python/
在当今人工智能快速发展的时代，模型的透明性和可解释性变得尤为重要。本文为大家详细介绍一门来自Udemy的热门课程——《XAI Explainable AI with InterpretML Notebooks Python》，帮助你理解这门课程的亮点及价值。该课程专为数据爱好者和从业者设计，旨在教授如何使用Python和InterpretML工具，实现模型的可解释性。课程内容丰富，涵盖从线性模型到树模型的多种技术，包括Explainable Boosting Regression（EBR）、ShapKernel、LimeTabular等先进工具，让学员能够在实际项目中应用。课程采用Google Colab平台，提供详细的操作步骤，适合各层次学习者，无论是入门还是进阶。通过丰富的实操案例，你将掌握模型预测解读、特征重要性分析和模型透明化的方法，提升你的数据科研能力。这门课程不仅帮助你理解复杂模型背后的机制，还能增强你在数据分析和模型优化中的竞争力。强烈推荐给希望掌握可解释AI技术的科技从业者、数据科学家以及AI爱好者！
课程链接: https://www.udemy.com/course/xai-explainable-ai-with-interpretml-notebooks-python/