Derin Öğrenme'de Açıklanabilirlik: Siyah Kutu Modellerini Anlaşılması Eğitimi

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerel) karmaşık AI modelleri için XAI tekniklerini geliştirmek isteyen ileri düzey uzmanları hedefleyen bir etkinliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AI modellerinde en güncel XAI tekniklerini uygulayabilirler.
• Derin öğrenme modellerini ve kararlarını yorumlayabilirler.
• Gelişmiş model-bağımsız ve model-özel açıklanabilirlik yöntemlerini uygulayabilirler.
• Karmaşık sistemlerdeki AI şeffaflığı ile ilgili zorlukları ele alabilirler.

Bu kurs, Automotive Sektöründe Yapay Zeka'yı (vurgu Machine Learning ve Deep Learning) kapsamaktadır. Otomobillerde çeşitli durumlarda hangi teknolojinin (potansiyel olarak) kullanılabileceğini belirlemeye yardımcı olur: basit otomasyondan, görüntü tanımaya ve otonom karar almaya kadar.

Bu kurs, yöneticiler, çözüm mimarları, inovasyon yöneticileri, CTO'lar, yazılım mimarları ve uygulamalı yapay zeka ile gelişiminin en yakın öngörüsü hakkında genel bir bakışla ilgilenen herkes için oluşturulmuştur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), olasılık, istatistik, programlama ve makine öğrenimi alanlarında temel kavramları öğrenmek ve bunları yapay zeka geliştirmeye uygulamak isteyen yeni başlayan seviyedeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Olasılık ve istatistik alanındaki temel kavramları anlayacak ve bunları gerçek dünya senaryolarına uygulayabilecektir.
• Prosedürel, fonksiyonel ve nesne yönelimli programlama kodlarını yazabilecek ve anlayabilecektir.
• Sınıflandırma, kümeleme ve sinir ağları gibi makine öğrenimi tekniklerini uygulayabilecektir.
• Kural motorları ve uzman sistemleri kullanarak problem çözümü için yapay zeka çözümleri geliştirebilecektir.

Yapay Sinir Ağı, "akıllı" görevler gerçekleştirebilen Artificial Intelligence (AI) sistemlerin geliştirilmesinde kullanılan hesaplamalı bir veri modelidir. Neural Networks, kendileri de Yapay Zekanın (AI) bir uygulaması olan Machine Learning (Makine Öğrenimi - ML) uygulamalarında yaygın olarak kullanılır. Deep Learning, Makine Öğreniminin bir alt kümesidir.

Bu kurs, yapay zekayı ve uygulamalarını 4 günde tanıtan bir eğitimdir. Bu kursu tamamladıktan sonra, isteğe bağlı olarak bir yapay zeka projesi gerçekleştirmek için ek bir gününüz olabilir.

Bu kurs, yapay zekayı ve Python programlama dili kullanılarak yapay zekanın uygulamalarını tanıtan 4 günlük bir eğitimdir. Bu kursun tamamlanmasının ardından bir yapay zeka projesi gerçekleştirmek için ek bir gün seçeneği bulunmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), profesyonel alanlarında verileri hazırlamak, modeller oluşturmak ve makine öğrenimi tekniklerini etkili bir şekilde uygulamak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri ve istatistikçilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli Machine Learning algoritmalarını anlayıp uygulayabilecekler.
• Verileri ve modelleri makine öğrenimi uygulamaları için hazırlayabilecekler.
• Sonradan analizler yapabilecek ve sonuçları etkili bir şekilde görselleştirebilecekler.
• Makine öğrenimi tekniklerini gerçek dünya, sektöre özgü senaryolara uygulayabilecekler.

Yapay Sinir Ağı, "akıllı" görevleri gerçekleştirebilen Yapay Zeka (AI) sistemlerinin geliştirilmesinde kullanılan bir hesaplama veri modelidir. Sinir Ağları genellikle Makine Öğrenimi (ML) uygulamalarında kullanılır, ki bunlar da AI'nin kendi kendini gerçekleştiren bir parçasıdır. Derin Öğrenme, ML'nin alt kümelerindendir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Chainer kullanarak Python içinde sinir ağları oluşturmak ve eğitmek isteyen araştırmacılara ve geliştiricilere yöneliktir; böylece kodun hata ayıklanması kolaylaşır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sinir ağı modelleri geliştirmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Anlaşılır kaynak kodu kullanarak sinir ağı modellerini tanımlamak ve uygulamak.
• Yüksek performans için GPUlerden yararlanarak derin öğrenme eğitim modellerini optimize etmek için örnekleri yürütmek ve mevcut algoritmaları değiştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), örüntü tanıma ve makine öğrenimi alanına bir giriş sunar. İstatistik, bilgisayar bilimi, sinyal işleme, bilgisayar görüşü, veri madenciliği ve biyoinformatik alanlarındaki pratik uygulamalara değinir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Örüntü tanımaya temel istatistiksel yöntemleri uygulayabilecektir.
• Veri analizi için sinir ağları ve çekirdek yöntemleri gibi temel modelleri kullanabilecektir.
• Karmaşık problem çözme için gelişmiş teknikleri uygulayabilecektir.
• Farklı modelleri birleştirerek tahmin doğruluğunu artırabilecektir.

Derin Takviyeli Öğrenme (DRL), takviyeli öğrenmenin ilkelerini derin öğrenme mimarileriyle birleştirerek, ajanların çevreleriyle etkileşim halinde kararlar almasını mümkün kılar. Bu teknoloji, öz-çalışan araçlar, robotik kontrol, algoritmik işlem ve adaptif öneri sistemleri gibi birçok modern yapay zeka ilerlemesinin temelini oluşturur. DRL, deneme yanılma yoluyla ödül tabanlı öğrenme kullanarak stratejileri öğrenmeyi, politikaları optimize etmeyi ve otonom kararlar vermeyi sağlar.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi), karmaşık ortamlarda otonom karar verme yeteneğine sahip derin takviyeli öğrenme ajanları oluşturmak ve uygulamak isteyen orta düzeyde geliştiriciler ve veri bilimciler hedef kitledir.

Bu eğitmenin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Takviyeli Öğrenmenin teorik temellerini ve matematiksel ilkelerini anlamak.
• Q-Öğrenme, Politika Gradyanları ve Aktör-Kritik yöntemleri gibi ana RL algoritmalarını uygulamak.
• TensorFlow veya PyTorch kullanarak Derin Takviyeli Öğrenme ajanları oluşturmak ve eğitmek.
• Oyunlar, robotik ve karar optimizasyonu gibi gerçek dünya uygulamalarına DRL uygulamak.
• Modern araçlar kullanarak eğitim performansını gidermek, görselleştirmek ve optimize etmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve rehberli tartışma.
• El ile alıştırma ve pratik uygulamalar.
• Canlı kodlama gösterileri ve proje tabanlı uygulamalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için (örneğin, TensorFlow yerine PyTorch kullanmak), lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) başlangıç seviyesindeki, Açıklanabilir AI'nin temellerini öğrenmek ve sorumlu AI sistemler geliştirme rolünü anlamak isteyen profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Açıklanabilir AI'nin temel kavramlarını anlamak.
• AI modellerinde şeffaflık ve yorumlanabilirliğin önemini keşfetmek.
• AI modellerinin açıklanabilir olmasını sağlayan temel teknikleri öğrenmek.
• XAI tekniklerini basit makine öğrenme modellere uygulamak.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamda, açıklanabilir yapay zeka tekniklerini uygulamak isteyen ve adil, şeffaf ve etik yapay zeka sistemleri sağlamak isteyen orta düzeyli profesyoneller için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• XAI'nin etik yapay zeka sistemlerindeki rolünü anlamak.
• Yapay zekâ modellerindeki önyargıyı tespit ve azaltma amacıyla XAI tekniklerini uygulamak.
• Yapay zeka modeli karar alma süreçlerinde şeffaflığı sağlamak.
• Yapay zekâ geliştirimiyle etik ve düzenleyici standartları hizalama.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel) gerçek uygulamalarda şeffaf AI sistemleri uygulamak isteyen orta düzeyden ileri düzey profesyoneller için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• AI modellerinde şeffaflığın önemini anlamak.
• Karmaşık modelleri yorumlamak için ileri XAI tekniklerini uygulamak.
• SHAP, LIME ve diğer araçlar kullanarak model şeffaflığını geliştirmek.
• AI modellerinde etik endişeleri ve adalet sorunlarını ele almak.