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
Açıklanabilir Yapay Zekâya Giriş
- Explainable AI (XAI) Nedir?
- Yapay zekâ modellerinde şeffaflığın önemi
- Yapay zekâ yorumlanabilirliğindeki temel zorluklar
Temel XAI Teknikleri
- Modelden bağımsız yöntemler: LIMe, SHAP
- Modele özgü açıklanabilirlik yöntemleri
- Kara kutu modeller tarafından alınan kararların açıklanması
XAI Araçlarıyla Uygulamalı Çalışmalar
- Açık kaynaklı XAI kütüphanelerine giriş
- Basit makine öğrenimi modellerinde XAI'nın uygulanması
- Açıklamaların ve model davranışının görselleştirilmesi
Açıklanabilirlikteki Zorluklar
- Doğruluk ve yorumlanabilirlik arasındaki ödünleşimler
- Mevcut XAI yöntemlerinin sınırlamaları
- Açıklanabilir modellerde önyargı ve adaletin ele alınması
XAI'da Etik Hususlar
- Yapay zekâ şeffaflığının etik sonuçlarının anlaşılması
- Açıklanabilirlik ile model performansı arasında denge kurulması
- XAI'da gizlilik ve veri koruma endişeleri
XAI'nın Gerçek Dünya Uygulamaları
- XAI'nın sağlık, finans ve hukuk alanlarındaki uygulamaları
- Açıklanabilirlik için düzenleyici gereksinimler
- Şeffaflık yoluyla yapay zekâ sistemlerine güvenin oluşturulması
İleri Düzey XAI Kavramları
- Karşı olgusal açıklamaların keşfedilmesi
- Sinir ağlarının ve derin öğrenme modellerinin açıklanması
- Karmaşık yapay zekâ sistemlerinin yorumlanması
Açıklanabilir Yapay Zekâda Gelecek Trendler
- XAI araştırmalarında ortaya çıkan teknikler
- Gelecekteki yapay zekâ şeffaflığı için zorluklar ve fırsatlar
- XAI'nın sorumlu yapay zekâ geliştirmeye etkisi
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi kavramlarına temel düzeyde hakimiyet
- Python programlamaya aşinalık
Hedef Kitle
- Yapay zeka yeni başlayanlar
- Veri bilimi meraklıları
14 Saat
