Explainable AI(XAI) Eğitimi
XAI’nin temellerini öğrenmek ve AI model çıktılarının şeffaflığını artırarak, kullanıcıların ve karar alıcıların AI sonuçlarını anlamasını sağlamak.
Explainable AI(XAI) Eğitim İçeriği
Eğitim Süresi: 3 Gün
- Gün: XAI Temelleri ve Kavramlar
- XAI Nedir?
- Geleneksel Yapay Zeka Modelleri
- XAI’nin Önemi ve Gerekliliği
- Model Şeffaflığı ve Açıklanabilirlik
- XAI’nin Temel İlkeleri
- 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
- 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