Explainable AI(XAI) Eğitimi

Explainable AI (XAI) Eğitimi

Explainable AI (XAI), yapay zeka modellerinin karar mekanizmalarını daha şeffaf, anlaşılır ve güvenilir hale getirmeyi amaçlayan kritik bir yaklaşımdır. Bu eğitimde katılımcılar; model açıklanabilirliği, karar süreçlerinin analizi, önyargıların tespiti ve kullanıcıya yönelik güven artırıcı yöntemler gibi konuları uygulamalı olarak öğrenir. Depar Akademi’nin XAI Eğitimi, özellikle regülasyonlara uyum, etik sorumluluk ve model güvenilirliği sağlamak isteyen kurumlar için tasarlanmıştır. Eğitim boyunca SHAP, LIME gibi popüler açıklanabilirlik teknikleri ve farklı yapay zeka modelleri üzerinde uygulamalar detaylı biçimde ele alınır.

Explainable AI (XAI) Eğitim İçeriği

Eğitim sonunda ekipler, geliştirdikleri yapay zeka çözümlerinin neden ve nasıl karar verdiğini şeffaf biçimde açıklayabilecek yetkinliğe ulaşır.

Eğitim Süresi: 3 Gün

  1. Gün: XAI Temelleri ve Kavramlar
  • XAI Nedir?
  • Geleneksel Yapay Zeka Modelleri
  • XAI’nin Önemi ve Gerekliliği
  • Model Şeffaflığı ve Açıklanabilirlik
  • XAI’nin Temel İlkeleri
  1. Gün: XAI Teknikleri ve Araçları
  • Şeffaf Modeller: Karar Ağaçları ve Regresyon
  • Black-Box Modelleri: Derin Öğrenme ve Sinir Ağları
  • LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
  • SHAP (Shapley Additive Explanations)
  • Model İçgörüleri: Feature Importance ve Saliency Maps
  1. Gün: Uygulamalar ve Yönetişim
  • XAI’nin Farklı Alanlardaki Uygulamaları
  • Model Performansını Ölçme ve Yorumlama
  • Etik ve Yasal Perspektifler
  • XAI ve İnsan-Makine İşbirliği
  • XAI ile AI Güvenliği ve Karar Verme

Sizin İçin Doğru Eğitimi Bulalım!

Kurumunuza en uygun eğitim programını seçmek zor olabilir, ancak biz buradayız! Kısa bir bilgi paylaşarak, ihtiyaçlarınıza özel eğitim önerimizi hemen alın.

Explainable AI ile Yapay Zeka Kararlarını Şeffaf ve Güvenilir Hale Getirin!

XAI Eğitimiyle Ekibinizi Anlaşılabilir, Etik ve Güvenilir Yapay Zeka Çözümleri Geliştirmeye Hazırlayın.

  • Bizi Takip Edin: