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 Teknikleri Giriş
- Temel XAI yöntemlerinin gözden geçirilmesi
- Karmaşık AI modellerinin yorumlanmasındaki zorluklar
- XAI araştırma ve geliştirme trendleri
Model-Agnostik Açıklanabilirlik Teknikleri
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- Mahkeme açıklamaları
Model-Olgunluğa Dayalı Açıklanabilirlik Teknikleri
- Katman bazlı ilgili yayılım (LRP)
- DeepLIFT (Deep Learning Önemli FeaTures)
- Türev tabanlı yöntemler (Grad-CAM, Integrated Gradients)
Derin Öğrenme Modellerinin Açıklaması
- Konvolüsyonel sinir ağları (CNNs) yorumlanması
- Tekrarlayan sinir ağları (RNNs) açıklanması
- Transformer tabanlı modellerin analiz edilmesi (BERT, GPT)
Yorumlanabilirlik Zorluklarının Yönetimi
- Siyah kutu model sınırlılıklarının ele alınması
- Doğruluk ve yorumlanabilirliğin dengesinin sağlanması
- Açıklamalarda önyargı ve adilce davranma ile ilgilenme
XAI'nin Gerçek Dünya Sistemlerinde Uygulamaları
- Sağlık, finans ve yasal sistemlerdeki XAI
- AI düzenlemeleri ve uyumluluğu gereklilikleri
- XAI ile güven ve sorumluluk inşası
Açıklanabilir AI'de Gelecek Trendleri
- XAI'deki yeni teknikler ve araçlar
- İkinci nesil açıklanabilirlik modelleri
- AI şeffaflığındaki fırsatlar ve zorluklar
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Yapay zeka ve makine öğrenimi konularında sağlam bir anlayış
- Sinir ağları ve derin öğrenme deneyimi
- Temel XAI teknikleriyle tanım
Hedef Kitle
- Deneyimli AI araştırmacıları
- Makine öğrenimi mühendisleri
21 Saat
