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 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

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.

Tailoring AI to the user

XAI for the end-user

Risks of not including the end-user

XAI by design

Job applicant screening

Applying XAI by design

XAI for online learning

XAI in action

XAI requirements per industry

Trusting the AI system

Future of XAI

Cross disciplinary XAI

Proactive development and deployment

Recap

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

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 interaktif egzersiz