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.

Why Explainable AI matters

Transparency or interpretability

Interpretable scenarios

XAI objectives

The technicalities of XAI

Understanding the fundamentals of XAI

Accuracy and interpretability

Communicating about XAI

Audience segmentation

Balancing accuracy and simplicity

Introduction To Explainable AI

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.

XAI techniques

Local or global

Model-specific or model-agnostic

Model-specific explanations

Analogies for regression and classification

Black box models in decision making

Model-agnostic explanations

SHAP, LIME or Both?

Role of SHAP and LIME in XAI

Explainability of LLMs

Understanding LLMs

Reasoning of LLMs

Techniques in Explainable AI

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.

Yapay zekâyı kullanıcıya göre uyarlamak

Son kullanıcı için XAI

Son kullanıcıyı dahil etmemenin riskleri

Tasarım yoluyla XAI

İş başvurusu ön elemesi

AI sistem tasarımı

Tasarım yoluyla XAI uygulama

Çevrim içi öğrenme için XAI

XAI uygulamada

Seçenekler

Sağlık

Finans

Perakende

Sektöre göre XAI gereksinimleri

Yapay zekâ sistemine güvenmek

XAI'nin Geleceği

Disiplinler arası XAI

Proaktif geliştirme ve yaygınlaştırma

Özet

Implementing and Applying XAI

Bu kurs, yapay zekânın çoğu zaman gizemli kalan dünyasına açıklık ve anlayış getirmeyi amaçlayan Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) alanına derinlemesine bir bakış sunuyor. Teknik olmayan kitleyi hedefleyen bu kavramsal kurs, AI kararlarını şeffaf hâle getirme yöntemlerini ve bunun neden önemli olduğunu aydınlatmayı amaçlar. Katılımcılar XAI’nin gerekçesini, AI ekosistemindeki yerini ve toplumsal etkilerini keşfedecek. Kursun sonunda, farklı rollerden öğrenenler XAI’nin karmaşık algoritmalar ile günlük karar verme arasında nasıl köprü kurduğunu takdir edecek.

<h2>Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) Temel Kavramlarını Anlamak</h2>
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.

<h2>XAI Tekniklerini Öğrenin</h2>
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.

<h2>XAI'yi Gerçek Dünyada Uygulayın</h2>
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.


Bu başlangıç dostu kursla Açıklanabilir Yapay Zekanın (XAI) rolünü ve gerçeklerini öğrenin.

Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) Kavramları

Bu yeni başlayanlar için uygun kurs ile Açıklanabilir Yapay Zeka'nın (XAI) rolünü ve gerçek dünyadaki gerçeklerini anlayın. 

Yapay Zeka (AI) Liderliği

Potansiyel son kullanıcılarla etkileşime geç ve AI sisteminin hedeflerini ve gereksinimlerini tanımla

Kullanıcı ihtiyaçları ve XAI ilkeleriyle uyumlu AI modellerini ve algoritmaları değerlendir ve seç

Karar verme şeffaflığını sağlamak için LIME veya SHAP gibi açıklanabilirlik araç ve tekniklerini uygula

Gerektiğinde azaltma stratejileri uygulayarak etik hususlar ve olası önyargılar açısından AI sistemini gözden geçir

Modeli uygulamaya al ve pratikte kullanılmasını sağla

Tasarım yoluyla XAI uygulama

Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) Kavramları

Uygulamalı interaktif egzersiz