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.
Süre 14 Saat
Eğitim İçeriği
Açıklanabilir Yapay Zeka'ya Giriş
- Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) nedir?
- Yapay zeka modellerinde şeffaflığın önemi
- Yapay zeka yorumlanabilirliğindeki temel zorluklar
Temel XAI Teknikleri
- Modele bağımsız yöntemler: LIME, SHAP
- Model bazlı açıklanabilirlik yöntemleri
- Siyah kutu modeller tarafından verilen kararların açıklanması
XAI Araçlarıyla Uygulama
- Açık kaynaklı XAI kütüphanelerine giriş
- Basit makine öğrenimi modellerinde XAI uygulaması
- Açıklamaların ve model davranışının görselleştirilmesi
Açıklanabilirlikteki Zorluklar
- Doğruluk ile yorumlanabilirlik arasındaki denge
- Mevcut XAI yöntemlerinin sınırlılıkları
- Açıklanabilir modellerde önyargı ve adillikle başa çıkma
XAI'de Etik Hususlar
- Yapay zeka şeffaflığının etik sonuçlarını anlama
- Açıklanabilirlik ile model performansını dengeleme
- XAI'de gizlilik ve veri koruma endişeleri
XAI'nin Gerçek Dünya Uygulamaları
- Sağlık, finans ve kolluk kuvvetlerinde XAI
- Açıklanabilirlik için düzenleyici gereksinimler
- Şeffaflık yoluyla yapay zeka sistemlerine güven oluşturma
Gelişmiş XAI Kavramları
- Karşıt örnek açıklamalarının keşfi
- Yapay sinir ağları ve derin öğrenme modellerinin açıklanması
- Karmaşık yapay zeka sistemlerinin yorumlanması
Açıklanabilir Yapay Zekada Gelecek Trendleri
- XAI araştırmalarındaki yeni teknikler
- Gelecekteki yapay zeka şeffaflığı için zorluklar ve fırsatlar
- XAI'nin sorumlu yapay zeka geliştirme üzerindeki etkisi
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi kavramları hakkında temel bilgi
- Python programlama diline aşinalık
Hedef Kitle
- Yapay zeka yeni başlayanları
- Veri bilimi meraklıları
