Eğitim Hakkında
YZ sistemlerinin tasarım, geliştirme, test ve işletim süreçlerini denetleyin. Veri kalitesi, açıklanabilirlik, fairness, model drift ve güvenlik için kontrol noktaları ve raporlama yöntemleri geliştirin.
Eğitim İçeriği
Hedef Kitle
İç denetim, bilgi güvenliği, AI, veri bilimi, uyum ve risk ekipleri; BT denetçileri ve yöneticiler.
Ön Koşullar
Temel denetim/risk kavramlarına ve YZ sistemlerinin çalışma mantığına aşinalık.
Eğitim Sonunda Kazanımlar
• AI yaşam döngüsüne göre denetim planı hazırlamak.
• Veri, model, açıklanabilirlik ve fairness kontrolleri tasarlamak.
• Halüsinasyon ve model drift testlerini değerlendirmek.
• Risk register ve denetim checklist oluşturmak.
• Kontrol testlerini raporlayarak iyileştirme önerileri geliştirmek.
Eğitim İçeriği
• Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Kavramları
• Yapay Zeka Sistem Yaşam Döngüsü
• AI Governance ve AI Audit Kavramı
• Veri Kalitesi ve Veri Yönetişimi Denetimi
• Model Eğitimi ve Test Süreçlerinin Denetimi
• Explainability / Explainable AI (XAI)
• Bias / Fairness Denetimi
• Hallucination Riskleri ve Testleri
• Model Drift / Concept Drift / Data Drift
• AI Güvenlik Riskleri
• Model Monitoring ve Logging
• AI Risk Register Oluşturma
• Kontrol Tasarımı ve Kontrol Testleri
• AI Denetim Checklist Hazırlama
• AI Audit Raporlama
• Uygulamalı Workshop ve Senaryolar
