Son kullanıcıyı dahil etmemenin riskleri

Kişiselleştirilmiş antrenman önerileriyle kullanıcı etkileşimini artırmayı hedefleyen bir fitness uygulaması şirketiyle çalışıyorsun. Şirket, kullanıcıların fitness seviyelerini, tercihlerini ve ilerlemelerini analiz etmek için AI’dan yararlanarak, onları motive tutacak öneriler sunmak istiyor. Temel kaygı, AI destekli özelliklerin arayüzü gereğinden fazla karmaşık veya müdahaleci hale getirmeden son kullanıcı deneyimini geliştirmesi.

Kişiselleştirilmiş deneyimler yoluyla kullanıcı etkileşimini artırma hedefini göz önünde bulundurarak, son kullanıcı deneyimini olumlu etkilemelerini sağlamak için hangi AI özelliklerine odaklanılmalı? Uygulanan iki seçeneği işaretle.

Bu egzersiz

Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) Kavramları

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Uygulamalı interaktif egzersiz

İnteraktif egzersizlerimizden biriyle teoriyi pratiğe dökün

Egzersizi başlat

Bu egzersiz

Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) Kavramları

kursunun bir parçasıdır

InicianteNível de habilidade

4.8+

Kursa Ücretsiz Başlayın

We delve into Explainable AI (XAI), emphasizing its role in rendering AI systems transparent, interpretable, and trustworthy. We explore AI's capabilities in prediction and content generation, underscoring the necessity for clear decision-making processes. Additionally, we investigate methods to make complex AI models more comprehensible to a wide range of audiences.

Exercise 1: Why Explainable AI matters Exercise 2: Transparency or interpretability Exercise 3: Interpretable scenarios Exercise 4: XAI objectives Exercise 5: The technicalities of XAI Exercise 6: Understanding the fundamentals of XAI Exercise 7: Accuracy and interpretability Exercise 8: Communicating about XAI Exercise 9: Audience segmentation Exercise 10: Balancing accuracy and simplicity

We explore Explainable AI (XAI) techniques, categorizing them into model-specific, model-agnostic, local, and global explanations to clarify AI decision-making. We discuss regression and classification for model-specific insights and introduce SHAP and LIME to interpret black box models. Additionally, we address the complexity of Large Language Models (LLMs), emphasizing the need for transparency in their decision-making processes.

Exercise 1: XAI techniques Exercise 2: Local or global Exercise 3: Model-specific or model-agnostic Exercise 4: Model-specific explanations Exercise 5: Analogies for regression and classification Exercise 6: Black box models in decision making Exercise 7: Model-agnostic explanations Exercise 8: SHAP, LIME or Both?Exercise 9: Role of SHAP and LIME in XAI Exercise 10: Explainability of LLMs Exercise 11: Understanding LLMs Exercise 12: Reasoning of LLMs

We explore the transformative impact of XAI in making artificial intelligence more accessible and user-friendly across various sectors. By integrating explainability from the outset, we ensure AI systems are transparent, fostering trust and facilitating a deeper collaboration between humans and machines. Through real-world case studies, we highlight how XAI demystifies complex AI decisions, empowering users with diverse technical backgrounds to leverage AI insights for more informed decision-making.

Exercise 1: Yapay zekâyı kullanıcıya göre uyarlamak Exercise 2: Son kullanıcı için XAI Exercise 3: Son kullanıcıyı dahil etmemenin riskleri

Geçerli Egzersiz

Exercise 4: Tasarım yoluyla XAI Exercise 5: İş başvurusu ön elemesi Exercise 6: Tasarım yoluyla XAI uygulama Exercise 7: Çevrim içi öğrenme için XAI Exercise 8: XAI uygulamada Exercise 9: Sektöre göre XAI gereksinimleri Exercise 10: Yapay zekâ sistemine güvenmek Exercise 11: XAI'nin Geleceği Exercise 12: Disiplinler arası XAI Exercise 13: Proaktif geliştirme ve yaygınlaştırma Exercise 14: Özet