Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieser dritte und letzte Kurs der AI Product Management Specialization der Duke University's Pratt School of Engineering konzentriert sich auf die kritischen menschlichen Faktoren bei der Entwicklung von AI-basierten Produkten. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in das menschenzentrierte Design und die einzigartigen Elemente des User Experience Design für KI-Produkte. Anschließend lernen die Teilnehmer etwas über die Rolle des Datenschutzes in KI-Systemen, die Herausforderungen bei der Entwicklung ethischer KI und Ansätze zur Identifizierung von Quellen der Voreingenommenheit und zur Milderung von Fairnessproblemen. Der Kurs schließt mit einem Vergleich zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz und einer Diskussion darüber, wie KI sowohl zur Automatisierung als auch zur Unterstützung der menschlichen Entscheidungsfindung eingesetzt werden kann. Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein: 1) Datenschutz- und ethische Risiken in KI-Projekten zu erkennen und zu mindern 2) menschenzentrierte Designpraktiken anzuwenden, um erfolgreiche KI-Produkterfahrungen zu entwerfen 3) KI-Systeme zu entwickeln, die die menschliche Intelligenz ergänzen und bei den Nutzern Modellvertrauen wecken
In diesem Modul werden wir Ansätze und Werkzeuge für ein menschenzentriertes Design diskutieren, das für die Entwicklung erfolgreicher KI-Produkte entscheidend ist. Anschließend werden wir die wichtigsten Herausforderungen bei der Gestaltung der Benutzererfahrung von KI-Produkten erörtern und wie diese gelöst werden können.
Das ist alles enthalten
12 Videos6 Lektüren1 Aufgabe3 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
12 Videos•Insgesamt 68 Minuten
Übersicht über die Spezialisierung•4 Minuten
Kursleiter Einführung•1 Minute
Kurs-Übersicht•3 Minuten
Einführung und Zielsetzung•2 Minuten
Design Thinking•15 Minuten
Aufgaben-Analyse•8 Minuten
Überlegungen zum AI User Experience Design•4 Minuten
Benutzer-Eingaben•6 Minuten
Transparenz•6 Minuten
Ungewissheit kommunizieren•9 Minuten
Feedback-Schleifen•7 Minuten
Modul Nachbereitung•2 Minuten
6 Lektüren•Insgesamt 130 Minuten
Über den Kurs•5 Minuten
Ein Problem mit dem Kurs melden•5 Minuten
Download Modul Folien•30 Minuten
Eine Einführung in den Design Thinking Prozess Leitfaden•30 Minuten
Menschzentriertes maschinelles Lernen•30 Minuten
ML ist ungewiss. Entwerfen Sie dafür.•30 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Modul 1 Quiz•30 Minuten
3 Diskussionsthemen•Insgesamt 50 Minuten
Einführungen (optional)•10 Minuten
Beispiel für eine Aufgabenanalyse•20 Minuten
Das Problem des Kaltstarts•20 Minuten
Datenschutz und KI
Modul 2•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul konzentrieren wir uns auf den Datenschutz im Zusammenhang mit KI-Produkten. Zunächst werden wir uns mit bewährten Praktiken zur Gewährleistung des Datenschutzes und den relevanten US-amerikanischen und internationalen Datenschutzgesetzen befassen, die es zu beachten gilt. Anschließend werden wir erörtern, inwiefern KI einzigartige Herausforderungen bei der Gewährleistung des Datenschutzes mit sich bringt und welche Methoden und Werkzeuge zum Schutz der Benutzerdaten eingesetzt werden können.
Herausforderungen für den Datenschutz in der KI•5 Minuten
Schutz der Privatsphäre in der KI•9 Minuten
Modul Nachbereitung•2 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 90 Minuten
Download Modul Folien•30 Minuten
Ihre Apps wissen, wo Sie letzte Nacht waren. Und sie halten es nicht geheim•30 Minuten
Föderiertes Lernen: Bessere Produkte mit geräteeigenen Daten und standardmäßigem Datenschutz•30 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Modul 2 Quiz•30 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 20 Minuten
HIPAA•20 Minuten
Ethik in der KI
Modul 3•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul werden wir die drei Hauptziele der ethischen KI diskutieren: Fairness, Verantwortlichkeit und Transparenz. Wir werden häufige Quellen von Voreingenommenheit in Modellierungsprojekten identifizieren und Ansätze zur Erkennung und Milderung von Voreingenommenheit diskutieren, einschließlich organisatorischer, prozessualer und technischer Komponenten.
YouTube Video: Wie ich gegen Vorurteile in Algorithmen kämpfe•15 Minuten
Menschliche und gesellschaftliche Erwägungen
Modul 4•7 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul werden wir zunächst zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz unterscheiden und dann untersuchen, wie sie sich gegenseitig ergänzen können. Zum Abschluss des Kurses lernen wir Ansätze kennen, wie Sie die Akzeptanz Ihres Modells fördern und das Vertrauen der Nutzer gewinnen können.
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.
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.