Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) Temelleri

Karmaşık yapay zeka sistemleri genellikle opak "kara kutular" olarak çalışır, bu da özellikle finans veya sağlık gibi yüksek riskli alanlarda sonuçlarına güvenmeyi zorlaştırır. Bu kurs, bu modelleri gizemden arındırmak için gereken temel bilgileri sağlar. Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) ilkelerinde ustalaşarak, makine öğrenimi modellerinin kararlarına nasıl vardığını analiz etme, yorumlama ve iletme yeteneği kazanacak, opak çıktıları şeffaf, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştüreceksiniz. Neler öğreneceksiniz: * Modern yapay zeka geliştirmede yorumlanabilirlik, şeffaflık ve hesap verebilirliğin kritik rolünü anlayın. * İçsel (beyaz kutu) ve sonradan (kara kutu) yorumlanabilirlik yöntemleri arasındaki farkı öğrenin. * LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) dahil olmak üzere yerel yorumlanabilirlik tekniklerini uygulayın. * Sağlam özellik atfı için SHAP (SHapley Additive exPlanations) gibi teknikleri kullanarak küresel model davranışını analiz edin. * Potansiyel model yanlılıklarını belirlemek ve tahminlerde adaleti sağlamak için XAI çıktılarını değerlendirme pratiği yapın. Kurs, pratik, modelden bağımsız yorumlama tekniklerine dalmadan önce temel XAI terminolojisini ve zorluklarını tanımlayarak başlar. Model şeffaflığının etik çıkarımlarını tartışarak sonlandırıyoruz. Bu kurs, otomatik karar verme sistemlerine nasıl güven inşa edileceğini anlaması gereken veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zeka yönetimi alanındaki yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. XAI hakkında önceden bilgi gerekmemektedir. Daha şeffaf ve güvenilir yapay zekayı bugün inşa etmeye başlayın.