Üretken Yapay Zekâ, Önyargı ve Etik
İstem, kaynak doğrulama, telif, kişisel veri, halüsinasyon ve ayrımcılık risklerini insan denetimiyle yönetme.
Tahmini süre: 50 dakika
Ders kartı
Sınıf: 11. sınıf Ders: Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Ünite: Model ve Sorumluluk Konu: Üretken Yapay Zekâ, Önyargı ve Etik Dersin amacı: İstem, kaynak doğrulama, telif, kişisel veri, halüsinasyon ve ayrımcılık risklerini insan denetimiyle yönetme. Ders sonunda: • üretken yapay zekâ kavramını doğru bağlamda açıklarsın. • halüsinasyon, önyargı, insan denetimi arasındaki ilişkiyi bir örnekle gösterirsin. • Uygulamayı normal, sınır ve hatalı durumlarla test edersin. • Çalışmanı kısa bir kanıt veya ekran görüntüsüyle sunarsın.
Konu anlatımı
İstem, kaynak doğrulama, telif, kişisel veri, halüsinasyon ve ayrımcılık risklerini insan denetimiyle yönetme. Anahtar kavramlar: üretken yapay zekâ, halüsinasyon, önyargı, insan denetimi. Bu konuyu öğrenirken önce “üretken yapay zekâ” kavramının neyi çözdüğünü belirle; ardından halüsinasyon, önyargı, insan denetimi kavramlarıyla ilişkisini bir örnek üzerinde göster. Ezber yerine neden–sonuç ilişkisi kur: hangi girdi alınır, hangi karar verilir, hangi çıktı veya kanıt beklenir? Ders sonunda konuyu kendi cümlenle açıklayabilmeli, küçük bir örnek üzerinde uygulayabilmeli ve sonucu ölçülebilir bir testle doğrulayabilmelisin.
11. sınıf bilişim laboratuvarı
Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi dersi için kavramları gerçek bir üretim ortamıyla ilişkilendiren ders görseli.
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y
)Bu konunun testi
Öğrenci hesabınla giriş yaparak sonucu ve açıklamalı geribildirimi kaydedebilirsin.