Açık kaynak kodlu yazılım ^ "Open Source: Definition and Definitions".

Yapay zeka kritik karar vermeye entegre olunca, modellerin sonuçlarına nasıl ulaştığını anlamak artık seçenek değildir. Geliştiriciler, güven inşa etmek ve çağdaş standartları karşılamak için sistemlerinin adil, şeffaf ve güvenilir olmasını sağlamak zorundalar. Bu metin tabanlı kurs, sorumlu yapay zekanın temel ilkeleri boyunca size rehberlik ederek, model yorumlanabilirliği ve şeffaflığı geliştirme çalışma akışında uygulamak için gerekli bilgiyi sağlar. Temel etik kavramlardan, modern açıklama tekniklerini kullanarak model davranışlarını analiz etmeye ilerleyeceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Adillik, sorumluluk ve şeffaflık da dahil olmak üzere sorumlu yapay zekanın temel dayanak noktalarını anlamak; SHAP ve LIME gibi popüler yorumlanabilirlik çerçevelerini kullanarak model tahminlerini açıklayın; Eğitim veri setleri ve model çıktılarındaki önyargıları tanımlayın ve hafifletin; Model kartları ve şefaflığı kullanarak AI sistemlerini etkili bir şekilde belgeleyin Raporlar; Modern büyük dil modelleri ve üretken yapay zeka sistemlerine yorumlanabilirlik kavramlarını uygulayın. Model analizinin pratik, yazılı kod tabanlı açıklamalarına dalmadan önce temel terminoloji ve etik çerçeveleri keşfetmekle başlayacaktır. Açık açıklamalar ve adım adım yürüyüşler yoluyla, model kararlarını nasıl değerlendireceğinizi ve hissedarlara açık açıklamalar sunacağınızı öğreneceksiniz. Bu kurs, yapay zeka etiklerine yeni başlayan ve daha şeffaf sistemler inşa etmek isteyen yazılım geliştiriciler, veri bilimcileri ve teknik ürün yöneticileri için tasarlanmıştır. Açıklanabilen yapay zeka ile önceden bir deneyim gerekmez. Güvenilir, etik yapay zeka sistemleri oluşturma yolculuğunuza bugün başlayın.