Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
62 Bewertungen
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Empfohlene Erfahrung
Stufe „Mittel“
Erfahrung mit der Entwicklung von KI-Produkten ist erforderlich. Vertrautheit mit Konzepten des Maschinellen Lernens wie Überwachtes Lernen und Neuronale Netzwerke ist hilfreich.
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4.7
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Empfohlene Erfahrung
Stufe „Mittel“
Erfahrung mit der Entwicklung von KI-Produkten ist erforderlich. Vertrautheit mit Konzepten des Maschinellen Lernens wie Überwachtes Lernen und Neuronale Netzwerke ist hilfreich.
Definition der wichtigsten KI-Terminologie (Explainable KI) und ihrer Beziehungen zueinander
Beschreiben Sie die häufig verwendeten interpretierbaren und erklärbaren Ansätze und ihre Kompromisse
Bewertung von Überlegungen zur Entwicklung von XAI-Systemen, einschließlich XAI-Bewertungsansatz, Robustheit, Datenschutz und Integration in die Entscheidungsfindung
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Daten-Ethik
Daten-Ethik
Kategorie: Bewertung des Modells
Bewertung des Modells
Kategorie: KI-Kenntnisse
KI-Kenntnisse
Kategorie: Informationen zum Datenschutz
Informationen zum Datenschutz
Kategorie: Entscheidungsintelligenz
Entscheidungsintelligenz
Kategorie: Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Verantwortungsvolle AI
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Künstliche neuronale Netze
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Kategorie: Generative KI
Generative KI
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
91%
of learners achieved a positive career outcome
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Da Künstliche Intelligenz (KI) in Hochrisikobereiche wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und die Strafjustiz integriert wird, ist es von entscheidender Bedeutung, dass diejenigen, die für die Entwicklung dieser Systeme verantwortlich sind, über den Tellerrand hinausschauen und Systeme entwickeln, die nicht nur genau, sondern auch transparent und vertrauenswürdig sind. Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die erklärbare KI (Explainable AI, XAI), die Sie in die Lage versetzt, KI-Lösungen zu entwickeln, die mit verantwortungsvollen KI-Prinzipien im Einklang stehen. Durch Diskussionen, Fallstudien und Beispiele aus der Praxis werden Sie die folgenden Fähigkeiten erwerben: 1. Definieren Sie wichtige XAI-Terminologie und -Konzepte, einschließlich Interpretierbarkeit, Erklärbarkeit und Transparenz. 2. Evaluierung verschiedener interpretierbarer und erklärbarer Ansätze und Verständnis ihrer Kompromisse und Anwendungen. 3. Integration von XAI-Erklärungen in Entscheidungsprozesse für mehr Transparenz und Vertrauen. 4. Bewertung von XAI-Systemen im Hinblick auf Robustheit, Datenschutz und ethische Überlegungen, um eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung zu gewährleisten. 5. Anwendung von XAI-Techniken in innovativen Bereichen wie der generativen KI, um neuen Trends einen Schritt voraus zu sein. Dieser Kurs ist ideal für KI-Experten, Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen, Produktmanager und alle, die an der Entwicklung oder dem Einsatz von KI-Systemen beteiligt sind. Durch die Beherrschung von XAI werden Sie in die Lage versetzt, KI-Lösungen zu entwickeln, die nicht nur leistungsstark, sondern auch interpretierbar, ethisch vertretbar und vertrauenswürdig sind, um kritische Herausforderungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Strafjustiz zu lösen. Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie Erfahrung in der Entwicklung von KI-Produkten und ein grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens wie überwachtes Lernen und neuronale Netze haben. Der Kurs behandelt erklärbare KI-Techniken und -Anwendungen ohne tiefe technische Details.
In diesem Modul werden Sie in das Konzept der erklärbaren KI eingeführt und lernen, wie man XAI-Systeme entwickelt. Sie werden lernen, wie man zwischen Interpretierbarkeit, Erklärbarkeit und Transparenz im Kontext von KI unterscheidet, wie man Algorithmen Bias identifiziert und wie man ethische Überlegungen im Kontext von verantwortungsvoller KI kritisch prüft. Sie werden das Gelernte in Diskussionen und einer Quizbewertung anwenden.
Das ist alles enthalten
5 Videos9 Lektüren1 Aufgabe4 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
5 Videos•Insgesamt 22 Minuten
Die Black Box: Motivation für XAI•8 Minuten
Eine gute Entscheidung•3 Minuten
Definition von Interpretierbarkeit, Erklärbarkeit und Transparenz•5 Minuten
Verantwortungsvolle AI•3 Minuten
Algorithmische Verzerrung•3 Minuten
9 Lektüren•Insgesamt 85 Minuten
Überblick über den Kurs•10 Minuten
Treffen Sie Ihre Ausbilderin: Dr. Brinnae Bent•10 Minuten
Leitlinien für die Diskussion•10 Minuten
Eine Notiz von Dr. Bent•10 Minuten
Ein Problem mit dem Kurs melden•5 Minuten
Visualisierung des neuronalen Netzes•10 Minuten
Joy Buolamwini: Wie ich gegen Vorurteile in Algorithmen kämpfe•10 Minuten
Word2Vec Gender Bias Explorer Werkzeug•10 Minuten
Moralische Maschine•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Quiz über verantwortungsvolle AI•30 Minuten
4 Diskussionsthemen•Insgesamt 40 Minuten
Kurs-Einführungen•10 Minuten
Interessen und Bestrebungen im Bereich XAI•10 Minuten
In diesem Modul lernen Sie, XAI-Techniken und -Ansätze zu beschreiben, die Kompromisse und Herausforderungen bei der Entwicklung von XAI-Systemen zu untersuchen und neue Trends bei der Anwendung von XAI auf Generative KI-Anwendungen zu verstehen. Sie werden das Gelernte durch Diskussionen und eine Quizbewertung anwenden.
Das ist alles enthalten
10 Videos2 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
10 Videos•Insgesamt 70 Minuten
Herausforderungen und Zielkonflikte bei XAI•9 Minuten
Interpretierbare ML•13 Minuten
Erläuterungstechniken•6 Minuten
Tiefe neuronale Netzwerke Erklärungen•3 Minuten
Generative KI erläutern•5 Minuten
XAI in LLM-Herausforderungen•2 Minuten
XAI in LLM Feinabstimmung•9 Minuten
XAI im LLM Prompting•6 Minuten
XAI in der Wissenserweiterung (RAG)•9 Minuten
Aufkommende Trends, offene Herausforderungen und Überlegungen•9 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
Schluss mit der Erklärung von Black-Box-Modellen für maschinelles Lernen•10 Minuten
Projekt Tensorflow-Einbettungsprojektor•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 45 Minuten
XAI-Techniken und -Ansätze Praxis-Quiz•15 Minuten
Erklärbares AI-Quiz•30 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
Überlegungen zu "Hören Sie auf, Black Box ML-Modelle zu erklären"•10 Minuten
Einblicke aus der Einbettung von Visualisierungen•10 Minuten
Entwicklung von XAI-Systemen
Modul 3•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie XAI-Erklärungen in Entscheidungsprozesse integrieren, Überlegungen zur Bewertung von XAI-Systemen verstehen und Wege finden, um Robustheit und Datenschutz in XAI-Systemen zu gewährleisten. Sie werden das Gelernte anhand von Fallstudien, Diskussionen und einer Quizbewertung anwenden.
Das ist alles enthalten
14 Videos2 Lektüren3 Aufgaben3 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
14 Videos•Insgesamt 64 Minuten
Interaktion zwischen Mensch und KI•4 Minuten
UX-Überlegungen und bewährte Praktiken•5 Minuten
Gastvortrag - AI+UX [Ryan Bolick, Leiter der Produktabteilung bei Driver]•18 Minuten
Integration von XAI in den Entscheidungsfindungsprozess•4 Minuten
Die Duke University hat etwa 13.000 Studenten und Absolventen und eine erstklassige Fakultät, die dazu beiträgt, die Grenzen des Wissens zu erweitern. Die Universität engagiert sich stark für die Anwendung von Wissen im Dienste der Gesellschaft, sowohl in der Nähe ihres Campus in North Carolina als auch weltweit.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
4.7
62 Bewertungen
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H
HG
5·
Geprüft am 7. Jan. 2025
strong foundational course - relevant to todays industry
M
MB
5·
Geprüft am 2. Jan. 2026
Downloadable lecture slides would have been great as well.
L
LG
5·
Geprüft am 18. Aug. 2025
Thanks to this course, I was able to deepen my knowledge on XAI and its importance in preventing AI to be used in a harmful way. Excellent content and explanations!
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.