Kredi tahsisi, sigorta fiyatlaması, işe alım ön elemesi ve dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda modellerin verdiği kararlar artık yalnızca teknik başarımla değil, gerekçelendirilebilirlikleriyle de değerlendiriliyor. Düzenleyici kurumlar otomatik kararlar için açıklama yükümlülüğü ararken, müşteriler de kendilerine verilen olumsuz yanıtın nedenini sorabiliyor; bu nedenle açıklanabilirlik, model geliştirme sürecine sonradan eklenen bir rapor değil, mimarinin bir parçası hâline geliyor. Program beş modül boyunca açıklanabilir yapay zekânın kavramsal çerçevesiyle başlar; SHAP ve LIME ile model açıklaması, denetlenebilir yapay zekâ mimarisi, düzenleyici ve müşteri iletişiminde açıklama kullanımı başlıklarını işler ve kurumsal bir uygulama projesiyle tamamlanır. Modüller gerçek bir tablo veri kümesi üzerinde kod uygulamalarıyla ilerler; katılımcı eğitim sonunda küresel ve yerel açıklamaları, adalet ölçümlerini ve karar gerekçesi metnini içeren bir model açıklanabilirlik dosyası üretir.