Uygulamada Sorumlu Yapay Zeka: Adillik, Yanlılık ve Açıklanabilirlik

Bu kurs, adil, şeffaf, yorumlanabilir ve gizliliğe duyarlı yapay zeka sistemleri oluşturmaya odaklanarak Sorumlu Yapay Zekanın temellerini ve pratik uygulamasını tanıtmaktadır. Adillik metriklerini, yanlılığı azaltma stratejilerini ve LIME, SHAP ile karşıt durum (counterfactual) açıklamaları gibi açıklanabilirlik tekniklerini keşfederek başlayacaksınız. Kurs daha sonra gizlilik risklerini, diferansiyel gizliliği ve gerçek dünyadaki yapay zeka sistemlerinde adillik, gizlilik ve model doğruluğu arasındaki ödünleşimleri (trade-offs) kapsamaktadır. Bu kursun sonunda şunları yapabileceksiniz: - Yapay zekada adillik, yorumlanabilirlik ve gizlilik kavramlarını açıklamak - Açıklanabilirlik ve adillik tekniklerini kullanarak yapay zeka modellerini analiz etmek - Yanlılığı azaltma ve gizliliği koruyan yöntemleri uygulamak - Sorumlu yapay zeka sistemi tasarımındaki ödünleşimleri değerlendirmek. Yapay zeka uygulayıcıları, analistler ve teknoloji profesyonelleri için tasarlanan bu kurs, sorumlu ve güvenilir yapay zeka sistemleri oluşturmak için pratik bir yaklaşım sunar. Başarılı olmak için öğrencilerin yapay zeka ve makine öğrenimi kavramları hakkında temel bir anlayışa sahip olmaları gerekir. Sorumlu Yapay Zeka yolculuğunuza başlayın ve adil, şeffaf ve güvenilir yapay zeka sistemlerini nasıl tasarlayacağınızı öğrenin.