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
Açıklayılabilir AI'ye Giriş
- Açıklayılabilir AI (XAI) nedir?
- AI modellerinde şeffaflığın önemi
- AI yorumlanabilirliği konusundaki ana zorluklar
Temel XAI Teknikleri
- Model-bağımsız yöntemler: LIME, SHAP
- Model-özel açıklanabilirlik yöntemleri
- Siyah kutu modellerinin kararlarını açıklama
XAI Araçlarıyla Pratik Uygulamalar
- Açık kaynaklı XAI kütüphanelerine giriş
- Basit makine öğrenme modellerinde XAI uygulaması
- Açıklamaları ve model davranışını görselleştirme
Yorumlanabilirlikte Zorluklar
- Doğruluk ile yorumlanabilirlik arasındaki karşılıklı etkileşimler
- Mevcut XAI yöntemlerinin sınırlamaları
- Açıklayılabilir modellerde bias ve adil olmayan durumların ele alınması
XAI'deki Etik Boyutlar
- AI şeffaflığındaki etik sonuçları anlama
- Açıklanabilirlik ile model performansını dengeleme
- XAI'deki gizlilik ve veri koruma endişeleri
XAI'in Gerçek Dünyadaki Uygulamaları
- Sağlık, finans ve yasal idaredeki XAI
- Açıklanabilirliğin düzenleyici gereksinimleri
- Şeffaflık üzerinden AI sistemlerine güven oluşturma
Gelişmiş XAI Kavramları
- Karşıt factual açıklamaları keşfetme
- Sinir ağları ve derin öğrenme modellerini açıklama
- Karmaşık AI sistemlerinin yorumlanması
Açıklayılabilir AI'de Gelecekteki Trendler
- XAI araştırma alanında ortaya çıkan teknikler
- Gelecekteki AI şeffaflığı için zorluklar ve fırsatlar
- XAI'nin sorumlu AI geliştirimi üzerindeki etkisi
Özeti ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Maşın öğrenme kavramlarının temel anlayışı
- Python programlama ile tanım
Hedef Kitle
- AI başlayanları
- Veri bilimi tutkunları
14 Saat
