Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Gelişmiş XAI Tekniklerine Giriş
- Temel XAI yöntemlerinin gözden geçirilmesi
- Karmaşık yapay zeka modellerini yorumlamadaki zorluklar
- XAI araştırma ve geliştirme alanındaki trendler
Modelden Bağımsız Açıklanabilirlik Teknikleri
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- LIMe (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- Anchor açıklamaları
Modele Özgü Açıklanabilirlik Teknikleri
- Katman bazlı önem yayılımı (LRP)
- DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures)
- Gradyan tabanlı yöntemler (Grad-CAM, Entegre Gradyanlar)
Deep Learning Modelleri Açıklama
- Evrişimli sinir ağlarını (CNN'ler) yorumlama
- Tekrarlayan sinir ağlarını (RNN'ler) açıklama
- Dönüştürücü tabanlı modelleri (BERT, GPT) analiz etme
Yorumlanabilirlik Zorluklarının Ele Alınması
- Kara kutu model sınırlamalarının üstesinden gelme
- Doğruluk ve yorumlanabilirlik arasında denge kurma
- Açıklamalardaki önyargı ve adaletsizlikle başa çıkma
Gerçek Dünya Sistemlerinde XAI Uygulamaları
- Sağlık, finans ve hukuk sistemlerinde XAI
- Yapay zeka düzenlemeleri ve uyumluluk gereksinimleri
- XAI aracılığıyla güven ve hesap verebilirlik oluşturma
Açıklanabilir Yapay Zekada Gelecek Trendler
- XAI'deki yeni teknikler ve araçlar
- Yeni nesil açıklanabilirlik modelleri
- Yapay zeka şeffaflığında fırsatlar ve zorluklar
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Yapay zeka ve makine öğrenimi konusunda sağlam bir anlayış
- Sinir ağları ve derin öğrenme konusunda deneyim
- Temel XAI tekniklerine aşinalık
Hedef Kitle
- Deneyimli yapay zeka araştırmacıları
- Makine öğrenimi mühendisleri
21 Saat
