Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) kavramına dalıyor; AI sistemlerini şeffaf, yorumlanabilir ve güvenilir kılmadaki rolünü vurguluyoruz. AI’nin tahmin ve içerik üretme yeteneklerini ele alarak, karar süreçlerinin net olmasının gerekliliğinin altını çiziyoruz. Ayrıca, karmaşık AI modellerini geniş bir kitle için daha anlaşılır kılma yöntemlerini inceliyoruz.

Açıklanabilir AI neden önemlidir

Şeffaflık mı, yorumlanabilirlik mi

Yorumlanabilir senaryolar

XAI hedefleri

XAI’nin teknik yönleri

XAI'in temellerini anlamak

Doğruluk ve yorumlanabilirlik

XAI hakkında iletişim kurma

Hedef kitle segmentasyonu

Doğruluk ve sadelik arasında denge

Açıklanabilir Yapay Zekâya Giriş

Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) tekniklerini, AI karar verme süreçlerini netleştirmek için model-özel, modelden bağımsız, yerel ve küresel açıklamalar olarak sınıflandırıyoruz. Model-özel içgörüler için regresyon ve sınıflandırmayı tartışıyor; kara kutu modelleri yorumlamak üzere SHAP ve LIME’ı tanıtıyoruz. Ayrıca, Büyük Dil Modellerinin (LLM) karmaşıklığına değinerek, karar süreçlerinde şeffaflık ihtiyacını vurguluyoruz.

XAI teknikleri

Yerel mi, küresel mi

Seçenekler

Model-özel

Modelden bağımsız

Model-özel mi, modelden bağımsız mı

Modele özgü açıklamalar

Regresyon ve sınıflandırma için benzetmeler

Karar vermede kara kutu modeller

Modelden bağımsız açıklamalar

SHAP

LIME

İkisi de

SHAP, LIME yoksa İkisi de?

XAI'de SHAP ve LIME'ın rolü

LLM'lerin Açıklanabilirliği

LLM'leri Anlama

LLM'lerin akıl yürütmesi

Açıklanabilir Yapay Zekâ Teknikleri

XAI’nin, farklı sektörlerde yapay zekâyı daha erişilebilir ve kullanıcı dostu hâle getirme konusundaki dönüştürücü etkisini inceliyoruz. En baştan açıklanabilirliği entegre ederek AI sistemlerinin şeffaf olmasını sağlıyor, güveni artırıyor ve insanlar ile makineler arasında daha derin bir işbirliğini kolaylaştırıyoruz. Gerçek dünya vaka çalışmalarıyla, XAI’nin karmaşık AI kararlarını nasıl anlaşılır kıldığını gösteriyor; farklı teknik geçmişlere sahip kullanıcıların daha bilinçli kararlar almak için AI içgörülerinden yararlanmasını güçlendiriyoruz.

Yapay zekâyı kullanıcıya göre uyarlamak

Son kullanıcı için XAI

Son kullanıcıyı dahil etmemenin riskleri

Tasarım yoluyla XAI

İş başvurusu ön elemesi

Tasarım yoluyla XAI uygulama

Çevrim içi öğrenme için XAI

XAI uygulamada

Sektöre göre XAI gereksinimleri

Yapay zekâ sistemine güvenmek

XAI'nin Geleceği

Disiplinler arası XAI

Proaktif geliştirme ve yaygınlaştırma

Özet

XAI’yi Uygulama ve Hayata Geçirme

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

Özellik katkılarına daha geniş bir perspektiften bakarak farklı faktörlerin tahminler üzerindeki etkisini anlamaya yardımcı olur.

Özellik önemini dağıtmak için işbirlikçi ilkeler kullanır ve modelin nasıl karar verdiğini daha şeffaf hale getirir.

Girdi ve çıktı ilişkilerini analiz ederek belirli model tahminleri için yorumlanabilir içgörüler üretir.

Ağırlıklı olarak tekil tahmin açıklamalarına odaklanır ve daha kolay anlaşılması için karmaşık model davranışını basitleştirir.

Modelin akıl yürütmesini ve karar süreçlerini tam bir açıklama sunmadan yaklaşık olarak ortaya koymayı amaçlar.

Özellikle yüksek riskli senaryolarda, tahmin faktörlerine dair içgörüler sağlayarak karmaşık model çıktılarının anlaşılması sorununu ele alır.

SHAP, LIME yoksa İkisi de?

Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) Kavramları

Uygulamalı etkileşimli egzersiz