20
Geliştiriciler için Sorumlu Yapay Zeka: Yorumlanabilirlik ve Şeffaflık
20
Geliştiriciler için Sorumlu Yapay Zeka: Yorumlanabilirlik ve Şeffaflık
Bu kursta yapay zekanın yorumlanabilirliği ve şeffaflığı kavramlarıyla ilgili temel bilgiler sunulmaktadır. Ayrıca geliştiriciler ve mühendisler için yapay zeka sistemlerinde şeffaflığın önemi ele alınmaktadır. Kurs boyunca, veri ve yapay zeka modellerinde yorumlanabilirliğin ve şeffaflığın sağlanmasına yardımcı olacak pratik yöntemleri ve araçları tanıyacaksınız.
Course Info
Objectives
- Yorumlanabilirliği ve şeffaflığı yapay zeka açısından tanımlama
- Yapay zeka açısından yorumlanabilirliğin ve şeffaflığın önemini açıklama
- Yapay zekada yorumlanabilirliğin ve şeffaflığın sağlanması için kullanılan araçları ve teknikleri keşfetme
Prerequisites
Makine öğrenimi kavram ve uygulamaları üzerine mesleki bilgi Makine öğrenimi ardışık düzenleri ve araçları üzerine mesleki bilgi SQL ve Python gibi programlama dillerinde deneyim
Audience
Yapay zeka/makine öğrenimi geliştiricileri, yapay zeka uzmanları, makine öğrenimi mühendisleri, veri bilimciler
Available languages
English, español (Latinoamérica), français, bahasa Indonesia, italiano, 日本語, 한국어, polski, português (Brasil), українська, 简体中文, 繁體中文, Deutsch ve Türkçe
Bu kursu tamamladıktan sonra ne yapmam gerekiyor?
Bu kursu tamamladıktan sonra öğrenim yolunuzdaki ek içerikleri keşfedebilir veya öğrenim kataloğuna göz atabilirsiniz
Hangi rozetleri kazanabilirim?
Bir kursu tamamladığınızda tamamlama rozeti kazanırsınız. Rozetler profilinizde görünür ve sosyal ağlarınızda paylaşılabilir.
Bu kursa, talep iş ortaklarımızdan biri aracılığıyla katılmak ister misiniz?
Coursera ve Pluralsight'taki Google Cloud içeriklerini keşfedin
Bir eğitmen eşliğinde öğrenmeyi mi tercih ediyorsunuz?