| Veri Bilimi (YL) (Tezli) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
| Ders Kodu: | VB5016 | ||||
| Ders İsmi: | Açıklanabilir, Sorumlu ve Güvenilir Yapay Zeka | ||||
| Ders Yarıyılı: | Bahar | ||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | Turkish | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Bölüm/Program Seçmeli | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. ŞEBNEM ÖZDEMİR | ||||
| Dersi Veren(ler): |
Doç. Dr. ŞEBNEM ÖZDEMİR |
||||
| Dersin Yardımcıları: |
| Dersin Amacı: | Bu ders ile öğrenciler, Yapay Zeka (Y.Z.) alanında önem kazanan açıklanabilirlik, sorumluluk ve güvenilirlik temalarını derinlemesine kavramayı ve bu prensiplere uygun sistemler tasarlamayı öğreneceklerdir. Ders kapsamında, Y.Z. modellerinin insan tarafından anlaşılır olmasını sağlayan teknikler üzerinde durulacak, etik standartlar ve düzenleyici mevzuatlar ışığında sorumlu algoritma geliştirme pratiğine vurgu yapılacak ve güvenilirlik unsurlarının nasıl entegre edileceği konusunda bilgi sahibi olunacaktır. Öğrenciler, geliştirdikleri uygulamaların toplumsal etkilerini ve sorumluluklarını değerlendirme becerisine sahip olacaklardır. |
| Dersin İçeriği: | 1. Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) kavramlarının tanıtılması ve önemi. 2. Sorumlu Yapay Zeka prensipleri ve etik framework'ler. 3. Güvenilir Yapay Zeka sistemi tasarımı ve güvenlik standartları. 4. XAI yöntem ve tekniklerinin uygulamalı incelemesi. 5. Sorumlu ve güvenilir Yapay Zeka sistemlerinin sosyal ve hukuki boyutları. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) XAI'ın temel prensip ve tekniklerini açıklayabilme. 2) Sorumlu Yapay Zeka tasarımı için etik kuralları belirleyebilme. 3) Güvenilir Yapay Zeka sistemlerini tasarlama kriterlerini kavrayabilme. 4) Çeşitli Y.Z. modelleri için açıklanabilirlik yöntemlerini uygulayabilme. 5) Yapay Zeka sistemlerinin sosyal, yasal ve etik etkilerini değerlendirme. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Giriş: Açıklanabilir Yapay Zeka nedir? Neden önemlidir? | |
| 2) | Açıklanabilir Yapay Zeka modelleri ve yaklaşımları. | |
| 3) | Karar ağaçları, kurallar ve lineer modeller yoluyla XAI. | |
| 4) | Derin öğrenme ve yorumlanabilirlik: SHAP, LIME yöntemleri. | |
| 5) | Güvenilir Yapay Zeka tasarım ilkeleri ve kullanım alanları. | |
| 6) | Yapay Zeka etiği: Otomatik karar verme sistemlerinde etik. | |
| 7) | Y.Z. sistemlerinin yasal düzenlemelerdeki yeri ve GDPR. | |
| 8) | Vize Sınavı | |
| 9) | XAI için görselleştirme teknikleri ve araçlar. | |
| 10) | Sorumlu Yapay Zeka: Stakeholder ve kullanıcı katılımı. | |
| 11) | Algoritmaların sorumluluğunu ve etkilerini değerlendirme. | |
| 12) | Kasus çalışmaları üzerinden XAI uygulamaları. | |
| 13) | Güvenlik ve gizlilik: Y.Z. sistemlerinde güvenliğin sağlanması. | |
| 14) | Güvenilir Y.Z. ve piyasaya sürüm öncesi denetimler. | |
| 15) | Öğrenci sunumları ve proje geliştirme çalışmaları. | |
| 16) | Final Sınavı |
| Ders Notları / Kitaplar: | Herhangi bir ders kitabı bulunmamaktadır. There is no textbook. |
| Diğer Kaynaklar: | Güncel makaleler, kitaplar kullanılacaktır. Current articles and books will be used. |
| Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | |||||
| 1) Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Veri biliminin teknik uygulamalarının kapsamını ve kullanılabilecek araçları bilir. | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 |
| 2) Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Uygulama sonuçlarının toplum-kültür-hukuk üzerindeki etkilerini bilir. | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 |
| 3) Bu programı tamamlayan öğrenciler; Uygulama süreçlerindeki matematiği ve kodu tanır | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| 4) Bu programı tamamlayan öğrenciler; Veri bilimindeki süreçlerin çıktı ve birey üzerindeki etkilerini açıklar | 3 | 2 | 2 | 3 | 3 |
| 5) Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Bir bütün olarak veri bilimiyle oluşan içgörü-öngörü ve uzgörüyü belli bir disiplin/vaka karşında anlar. | 2 | 2 | 3 | 2 | 2 |
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Veri biliminin teknik uygulamalarının kapsamını ve kullanılabilecek araçları bilir. | 2 |
| 2) | Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Uygulama sonuçlarının toplum-kültür-hukuk üzerindeki etkilerini bilir. | 2 |
| 3) | Bu programı tamamlayan öğrenciler; Uygulama süreçlerindeki matematiği ve kodu tanır | 3 |
| 4) | Bu programı tamamlayan öğrenciler; Veri bilimindeki süreçlerin çıktı ve birey üzerindeki etkilerini açıklar | 3 |
| 5) | Bu programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, Bir bütün olarak veri bilimiyle oluşan içgörü-öngörü ve uzgörüyü belli bir disiplin/vaka karşında anlar. | 2 |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ara Sınavlar | 1 | % 40 |
| Final | 1 | % 60 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 42 |
| Ara Sınavlar | 8 | 29 |
| Final | 8 | 89 |
| Toplam İş Yükü | 160 | |