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
Explainable AI (XAI) ve Model Şeffaflığına Giriş
- Açıklanabilir Yapay Zeka (AI) nedir?
- Yapay zeka sistemlerinde şeffaflığın önemi
- Yapay zeka modellerinde yorumlanabilirlik ve performans
XAI Tekniklerine Genel Bakış
- Modelden bağımsız yöntemler: SHAP, LIMe
- Modele özgü açıklanabilirlik teknikleri
- Sinir ağlarını ve derin öğrenme modellerini açıklama
Şeffaf Yapay Zeka Modelleri Oluşturma
- Yorumlanabilir modelleri uygulamada kullanma
- Şeffaf modeller ve kara kutu modellerin karşılaştırılması
- Karmaşıklık ve açıklanabilirlik arasında denge kurma
Gelişmiş XAI Araçları ve Kütüphaneleri
- Model yorumlaması için SHAP kullanma
- Yerel açıklanabilirlik için LIMe'den yararlanma
- Model kararlarının ve davranışlarının görselleştirilmesi
Adalet, Önyargı ve Etik Yapay Zeka ile Başa Çıkma
- Yapay zeka modellerindeki önyargıyı belirleme ve azaltma
- Yapay zekada adalet ve bunun toplumsal etkileri
- Yapay zeka dağıtımında hesap verebilirliği ve etiği sağlama
XAI'nin Gerçek Dünya Uygulamaları
- Sağlık, finans ve hükümet alanındaki örnek olay incelemeleri
- Yapay zeka modellerini düzenleyici uyumluluk için yorumlama
- Şeffaf yapay zeka sistemleriyle güven oluşturma
Açıklanabilir Yapay Zekada Gelecek Yönelimleri
- XAI'deki ortaya çıkan araştırmalar
- Büyük ölçekli sistemler için XAI'yi ölçeklendirmedeki zorluklar
- Şeffaf yapay zekanın geleceği için fırsatlar
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi ve yapay zeka model geliştirme deneyimi
- Python programlamaya aşinalık
Hedef Kitle
- Veri bilimcileri
- Makine öğrenimi mühendisleri
- Yapay zeka uzmanları
21 Saat
