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
Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) ve Model Tranparensiyine Giriş
- Açıklanabilir AI nedir?
- Neden AI sistemlerinde transeparans önemli?
- AI modellerinde yorumlanabilirlik vs. performans
XAI Teknikleri Özeti
- Model-bağımsız yöntemler: SHAP, LIME
- Model spesifik açıklanabilirlik teknikleri
- Derin öğrenme ve sinir ağ modellerini açıklama
Transeparanslı AI Modelleri Oluşturma
- Uygulamalarda yorumlanabilir model uygulamaları
- Transeparanslı modeller ve siyah kutu modellerini karşılaştırma
- Karmaşıklıkla açıklanabilirliği dengeleme
İleri XAI Araçları ve Kütüphaneleri
- Model yorumlaması için SHAP kullanma
- Yerel açıklanabilirlik için LIME kullanımı
- Model kararlarını ve davranışlarını görselleştirme
Eşitlik, Önyargı ve Etik AI'nin Ele alınması
- AI modellerinde önyargıyı tespit etme ve azaltma
- AI'deki eşitlik ve toplumsal etkileri
- AI uygulamalarında hesap verebilirlik ve etiklerin sağlanması
XAI'nin Gerçekteki Uygulamaları
- Sağlık, finans ve hükümet sektöründeki durum analizleri
- Regülatörel uyumluluğu sağlamak için AI modellerini yorumlama
- Transeparanslı AI sistemlerle güven oluşturma
Açıklanabilir AI'nin Gelecek Yönelimleri
- XAI'de yeni araştırmalar
- Büyük ölçekli sistemler için XAI'yi ölçeklendirme zorlukları
- Gelecekteki açıklanabilir AI fırsatları
Özeti ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi ve yapay zeka model geliştirme deneyimi
- Python programlama ile aşinalık
Hedef Kitle
- Veri bilimciler
- Makine öğrenimi mühendisleri
- Yapay zeka uzmanları
21 Saat
