Responsible AI ve Model Risk Yönetimi
Bias, fairness, explainability, model risk çerçeveleri (NIST AI RMF) ve sorumlu AI pratikleri.
Seviye
Orta
Süre
14 saat
Tahmini yayın
2027 Q4
Kategori
AI Security ve Governance
Yapay zekâyı adil, şeffaf ve hesap verebilir kılmanın pratiğini öğreten kurs. Bias ve fairness ölçümünden explainability'ye, model risk çerçevelerinden (NIST AI RMF) izleme ve azaltma stratejilerine; sorumlu AI'ı bir slogan olmaktan çıkarıp ölçülebilir mühendislik pratiğine dönüştürürsün.
Öğrenilecek teknolojiler
Ne öğreneceksin
- Bias ve fairness ölçme ve azaltma
- Explainability tekniklerini uygulama
- NIST AI RMF ile model risk yönetimi
- İzleme ve hesap verebilirlik kurma
Kimler için
- Sorumlu AI kuran mühendis ve veri bilimciler
- Model risk ve uyum ekipleri
- AI etiğinden sorumlu liderler
Müfredat özeti
- 01Responsible AI temelleri
- 02Bias ve fairness
- 03Explainability ve şeffaflık
- 04Model risk çerçeveleri (NIST AI RMF)
- 05İzleme ve azaltma
- 06Yönetişim ve hesap verebilirlik
Diğer kursları keşfet
AI Security ve Governance
AI Security: OWASP LLM Top 10
Prompt injection, sensitive information disclosure, model poisoning, excessive agency ve vector/embedding zafiyetleri.
AI Security ve Governance
EU AI Act: Teknik Ekipler için Uyum Rehberi
AI Act risk sınıfları, yükümlülükler, teknik dokümantasyon, GPAI kuralları ve pratik uyum adımları.
AI Security ve Governance
ISO 42001 ile AI Yönetim Sistemi
AI Management System (AIMS) kurma: politikalar, risk yönetimi, kontroller, roller ve sürekli iyileştirme.