Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) Temel Kavramlarını Anlamak
Bu ders, karmaşık AI algoritmalarını anlaşılır ve erişilebilir hale getirmeye odaklanarak, XAI'nin önemli alanını tanıtmaktadır. AI sistemleri çeşitli sektörlere giderek daha fazla entegre oldukça, bu teknolojilere yönelik şeffaflık ve güven ihtiyacı da artmaktadır. Bu ders, şeffaflık, yorumlanabilirlik ve hesap verebilirlik gibi XAI'nin temel kavramlarını ele alır ve model karmaşıklığı ile açıklanabilirlik arasındaki dengeyi inceler.XAI Tekniklerini Öğrenin
Modele özgü ve modelden bağımsız açıklamalar hakkında bilgi edinecek, projelerinizde XAI ilkelerini etkili bir şekilde uygulamak için pratik bilgiler ve araçlar kazanacaksınız. Bu kurs, AI sistemlerini daha şeffaf, etik ve toplumsal değerlerle uyumlu hale getirmek için gerekli bilgileri size kazandırmayı amaçlamaktadır. Böylece AI kararlarının sadece etkili değil, aynı zamanda haklı ve anlaşılır olmasını sağlar.XAI'yi Gerçek Dünyada Uygulayın
Bu kursun sonunda, XAI ve AI çözümlerinin geliştirilmesindeki önemi hakkında sağlam bir anlayışa sahip olacak ve bu ilkeleri gerçek dünya uygulamalarında AI sistemlerinin netliğini ve güvenilirliğini artırmak için uygulamaya hazır olacaksınız.Ön Koşullar
Bu kurs için herhangi bir ön koşul yoktur
Müfredat
Kurs planı
1
Açıklanabilir Yapay Zekâya Giriş
Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) kavramına dalıyor; AI sistemlerini şeffaf, yorumlanabilir ve güvenilir kılmadaki rolünü vurguluyoruz. AI’nin tahmin ve içerik üretme yeteneklerini ele alarak, karar süreçlerinin net olmasının gerekliliğinin altını çiziyoruz. Ayrıca, karmaşık AI modellerini geniş bir kitle için daha anlaşılır kılma yöntemlerini inceliyoruz.
- Açıklanabilir AI neden önemlidir50 XP
- Şeffaflık mı, yorumlanabilirlik mi50 XP
- Yorumlanabilir senaryolar50 XP
- XAI hedefleri50 XP
- XAI’nin teknik yönleri50 XP
- XAI'in temellerini anlamak100 XP
- Doğruluk ve yorumlanabilirlik50 XP
- XAI hakkında iletişim kurma50 XP
- Hedef kitle segmentasyonu50 XP
- Doğruluk ve sadelik arasında denge50 XP
2
Açıklanabilir Yapay Zekâ Teknikleri
Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) tekniklerini, AI karar verme süreçlerini netleştirmek için model-özel, modelden bağımsız, yerel ve küresel açıklamalar olarak sınıflandırıyoruz. Model-özel içgörüler için regresyon ve sınıflandırmayı tartışıyor; kara kutu modelleri yorumlamak üzere SHAP ve LIME’ı tanıtıyoruz. Ayrıca, Büyük Dil Modellerinin (LLM) karmaşıklığına değinerek, karar süreçlerinde şeffaflık ihtiyacını vurguluyoruz.
3
XAI’yi Uygulama ve Hayata Geçirme
XAI’nin, farklı sektörlerde yapay zekâyı daha erişilebilir ve kullanıcı dostu hâle getirme konusundaki dönüştürücü etkisini inceliyoruz. En baştan açıklanabilirliği entegre ederek AI sistemlerinin şeffaf olmasını sağlıyor, güveni artırıyor ve insanlar ile makineler arasında daha derin bir işbirliğini kolaylaştırıyoruz. Gerçek dünya vaka çalışmalarıyla, XAI’nin karmaşık AI kararlarını nasıl anlaşılır kıldığını gösteriyor; farklı teknik geçmişlere sahip kullanıcıların daha bilinçli kararlar almak için AI içgörülerinden yararlanmasını güçlendiriyoruz.
R
Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) Kavramları
Kurs
Tamamlandı
