Welche Fähigkeiten werde ich am Ende des Kurses erwerben?

Sie lernen, wie man Fairness bewertet, Verzerrungen mindert, erklärbare KI einsetzt, den Datenschutz gewährleistet und Abwägungen im Hinblick auf verantwortungsvolle KI vornimmt.

Welche praktischen Aktivitäten sind in dem Kurs enthalten?

Der Kurs umfasst praktische Demonstrationen, Fairness-Tests, SHAP-Analysen, Simulationen von Datenschutzangriffen sowie Übungen zur Bewertung von Kompromissen.

Werde ich an realen Szenarien für verantwortungsvolle KI arbeiten?

Ja, der Kurs umfasst praktische Szenarien zu Einstellungsmodellen, Interpretierbarkeitsanalysen und der Bewertung von Datenschutzrisiken.

Brauche ich für diesen Kurs Programmierkenntnisse?

Grundkenntnisse in Python sind für die Demonstrationen hilfreich, doch der Schwerpunkt des Kurses liegt in erster Linie auf Konzepten und Anwendungen im Bereich der verantwortungsvollen KI.

Welche Tools oder Plattformen werden in diesem Kurs verwendet?

Der Kurs nutzt Google Colab, Python-basierte Bibliotheken für verantwortungsvolle KI sowie strukturierte Datensätze für die Demonstrationen.

Was ist das Hauptziel dieses Kurses zum Thema „Verantwortungsvolle KI“?

Das Hauptziel besteht darin, den Lernenden dabei zu helfen, KI-Systeme zu entwerfen, zu bewerten und zu verwalten, die fair, nachvollziehbar, datenschutzkonform und vertrauenswürdig sind.

Werde ich lernen, wie man Voreingenommenheit in KI-Systemen erkennt und abmildert?

Ja, der Kurs behandelt Fairness-Metriken, Bias-Tests, Strategien zur Risikominderung sowie die Analyse des Kompromisses zwischen Fairness und Genauigkeit.

Wird in dem Kurs das Thema „erklärbare KI-Verfahren“ behandelt?

Ja, Sie werden Methoden zur Interpretierbarkeit wie LIME, SHAP und kontrafaktische Erklärungen kennenlernen.

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.

Verantwortungsvolle KI in der Praxis: Fairness, Voreingenommenheit und Erklärbarkeit

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Verantwortungsvolle KI in der Praxis: Fairness, Voreingenommenheit und Erklärbarkeit

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Verantwortungsvolle AI“

Dozent: Edureka

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

8 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

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Was Sie lernen werden

Erläutern Sie die Kernprinzipien der Fairness, Interpretierbarkeit, Datenschutz und Rechenschaftspflicht in Systemen für verantwortungsvolle KI.
Analysieren Sie KI-Modelle mithilfe von Fairness-Metriken, Methoden zur Erklärbarkeit und Techniken zur Bewertung des Datenschutzes.
Wenden Sie Methoden zur Verringerung von Verzerrungen, zur Interpretierbarkeit und zum Schutz der Privatsphäre an, um die Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu verbessern.
Abwägung der Kompromisse zwischen Fairness, Datenschutz, Interpretierbarkeit und Modellleistung in KI-Lösungen aus der Praxis.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Risikoanalyse
Kategorie: Vertrauenswürdigkeit
Kategorie: KI-Kenntnisse
Kategorie: Governance
Kategorie: Management von Unternehmensrisiken
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Stakeholder-Analyse
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Informationen zum Datenschutz
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Daten-Ethik
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Entscheidungsintelligenz
Kategorie: AI-Sicherheit
Kategorie: Sicherheitsstrategie
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: Risikomanagement
Kategorie: Ethische Standards und Verhaltensweisen
Kategorie: Risikominderung
Kategorie: Sicherheitsmanagement

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Mai 2026

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Verantwortungsvolle AI“

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen und die praktische Umsetzung von „Responsible AI“ und konzentriert sich dabei auf die Entwicklung von KI-Systemen, die fair, transparent, interpretierbar und datenschutzbewusst sind.

Zunächst befassen Sie sich mit Fairness-Metriken, Strategien zur Verringerung von Verzerrungen und Techniken zur Erklärbarkeit wie LIME, SHAP und kontrafaktischen Erklärungen. Anschließend behandelt der Kurs Datenschutzrisiken, differentielle Privatsphäre sowie die Abwägungen zwischen Fairness, Datenschutz und Modellgenauigkeit in realen KI-Systemen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - Konzepte der Fairness, Interpretierbarkeit und des Datenschutzes in der KI zu erläutern - KI-Modelle mithilfe von Techniken zur Erklärbarkeit und Fairness zu analysieren - Methoden zur Verringerung von Verzerrungen und zum Schutz der Privatsphäre anzuwenden - Kompromisse beim Entwurf verantwortungsvoller KI-Systeme zu bewerten Dieser Kurs richtet sich an KI-Praktiker, Analysten und Technologieexperten und bietet einen praktischen Ansatz für den Aufbau verantwortungsvoller und vertrauenswürdiger KI-Systeme. Um erfolgreich am Kurs teilzunehmen, sollten die Teilnehmer über ein grundlegendes Verständnis von KI- und Machine-Learning-Konzepten verfügen. Beginnen Sie Ihre Reise in die Welt der verantwortungsvollen KI und lernen Sie, wie Sie KI-Systeme entwerfen, die fair, transparent und vertrauenswürdig sind.

Dieses Modul behandelt die Grundlagen der Fairness in der KI, der Messung von Verzerrungen und deren Minderung in Systemen des maschinellen Lernens. Die Teilnehmer setzen sich anhand praktischer Beispiele mit Fairness-Metriken, Verzerrungsrisiken, kontrafaktischen Tests und dem Zielkonflikt zwischen Fairness und Genauigkeit auseinander.

Das ist alles enthalten

9 Videos4 Lektüren3 Aufgaben

9 VideosInsgesamt 48 Minuten

Kursbeschreibung: Verantwortungsvolle KI in der Praxis: Fairness, Voreingenommenheit und Erklärbarkeit5 Minuten
Von Definitionen zu Kennzahlen: Die Anwendung von Fairness-Kennzahlen4 Minuten
Praxistest: Vergleich von Fairness-Metriken bei einem Einstellungsmodell5 Minuten
Praxistipp: Interpretation von Fairness-Metriken über verschiedene Gruppen hinweg5 Minuten
Risiken durch Label-Verzerrungen und Proxy-Ground-Truth-Risiken5 Minuten
Praxistest: Prüfung der kontrafaktischen Fairness mithilfe kausaler Graphen7 Minuten
Strategien zur Eindämmung von Bias4 Minuten
Praxistest: Vergleich von Risikominderungsstrategien im Einstellungsmodell8 Minuten
Abwägungen zwischen Fairness und Genauigkeit4 Minuten

4 LektürenInsgesamt 40 Minuten

Kursbeschreibung: Verantwortungsvolle KI in der Praxis: Fairness, Voreingenommenheit und Erklärbarkeit10 Minuten
Leitfaden zur Implementierung von Fairness-Metriken10 Minuten
Synthetische Daten für mehr Fairness: Methoden und Risiken10 Minuten
Zusammenfassung des Moduls: Messung und Minderung von Verzerrungen10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 27 Minuten

Wissenscheck: Implementierung von Fairness-Metriken6 Minuten
Verzerrungsminderung und Kompromisse6 Minuten
Wissenscheck: Messung und Minderung von Verzerrungen15 Minuten

Entdecken Sie fortgeschrittene Techniken zur Modellinterpretierbarkeit, die zur Erklärung und Bewertung von KI-Vorhersagen eingesetzt werden. Die Teilnehmer arbeiten mit lokalen und globalen Erklärungsmethoden wie LIME, SHAP und kontrafaktischen Erklärungen und untersuchen anhand praktischer Demonstrationen die Erklärungsgenauigkeit, Robustheit und die Grenzen von Post-hoc-Methoden zur Interpretierbarkeit.

Das ist alles enthalten

8 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

8 VideosInsgesamt 47 Minuten

Interpretierbarkeit von Modellen: Grundlagen und Ansätze6 Minuten
Erläuterung von Modellvorhersagen mithilfe von LIME und SHAP6 Minuten
Praxisbeispiel: Debugging eines Kreditmodells mit SHAP8 Minuten
Kontrafaktische Erklärungen: Generierung, Plausibilität und Sparsamkeit6 Minuten
Bewertung der Erklärungsgenauigkeit in interpretierbaren KI-Systemen4 Minuten
Stabilität und Robustheit bei Erklärungen im Bereich der KI4 Minuten
Praxistest: Erkennung unzutreffender oder irreführender Erklärungen7 Minuten
Grenzen der Post-hoc-Interpretierbarkeit6 Minuten

3 LektürenInsgesamt 30 Minuten

Vergleich und Verständnis von XAI-Methoden10 Minuten
Bewertung der Erklärungsqualität: Metriken und Methoden10 Minuten
Zusammenfassung des Moduls: Fortgeschrittene Modellinterpretierbarkeit10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 27 Minuten

Lokale und globale Interpretierbarkeitsmethoden6 Minuten
Erläuterung: Qualität und Bewertung6 Minuten
Wissenscheck: Lokale und globale Interpretierbarkeitsmethoden15 Minuten

Dieses Modul befasst sich mit Datenschutzrisiken, Abwehrmechanismen und Zielkonflikten bei verantwortungsvollen KI-Systemen. Dabei werden Techniken zur Mitgliederinferenz, Modellinversion und differentiellen Datenschutz behandelt, während anhand praktischer Demonstrationen und Entscheidungsübungen das Gleichgewicht zwischen Datenschutz, Fairness und Modellgenauigkeit analysiert wird.

Das ist alles enthalten

10 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

10 VideosInsgesamt 54 Minuten

Angriffe durch Rückschlüsse auf die Mitgliedschaft4 Minuten
Praxisbeispiel: Durchführung eines Membership-Inference-Angriffs auf ein trainiertes Modell7 Minuten
Angriffe durch Modellinversion und Attribut-Inferenz5 Minuten
Mechanismen der differentiellen Privatsphäre verstehen4 Minuten
Praxistest: Vergleich der Leistung privater und nicht-privater Modelle6 Minuten
Praxistest: Bewertung von Datenschutzlecks und Modellkompromissen6 Minuten
Das Unmöglichkeitsdreieck: Fairness, Datenschutz und Genauigkeit5 Minuten
Praxistest: Interaktiver Pareto-Frontier-Explorer7 Minuten
Wertorientiertes Design4 Minuten
Praxisbeispiel: Erstellung einer Abwägungsentscheidung zur Überprüfung durch die Interessengruppen6 Minuten

3 LektürenInsgesamt 30 Minuten

Angriffe auf den Datenschutz und differentielle Privatsphäre: Technisches Handbuch10 Minuten
Mehrzieloptimierung für verantwortungsvolle KI10 Minuten
Zusammenfassung des Moduls: Angriffe auf den Datenschutz, Abwehrmaßnahmen und Kompromisse10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 27 Minuten

Technische Angriffe auf den Datenschutz und Abwehrmaßnahmen6 Minuten
Abwägungen bei mehreren Zielen6 Minuten
Wissenscheck: Angriffe auf die Privatsphäre, Abwehrmaßnahmen und Kompromisse15 Minuten

Dieses Modul bietet einen abschließenden Überblick über den Kurs, indem es die wichtigsten Konzepte im Bereich verantwortungsvoller und vertrauenswürdiger KI zusammenfasst, darunter Fairness, Interpretierbarkeit, Datenschutz und Abwägungsanalysen. Es schließt mit einer Wissensüberprüfung ab, um die Kernkonzepte und das praktische Verständnis zu festigen.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre2 Aufgaben

1 VideoInsgesamt 3 Minuten

Kurszusammenfassung: Verantwortungsvolle KI in der Praxis: Fairness, Voreingenommenheit und Erklärbarkeit3 Minuten

1 LektüreInsgesamt 30 Minuten

Übungsprojekt: Verantwortungsvolle KI-Bewertung und Abwägungsanalyse30 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Abschlussprüfung: Verantwortungsvolle KI in der Praxis: Voreingenommenheit, Erklärbarkeit und Datenschutz30 Minuten
Verantwortungsvolle KI in der Praxis: Voreingenommenheit, Erklärbarkeit und Datenschutz30 Minuten

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Dozent

Edureka

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Responsible AI: Transparency & Ethics
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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.“

Häufig gestellte Fragen

Der Kurs ist so konzipiert, dass er in etwa drei Wochen absolviert werden kann, wobei der Lerneinsatz auf 2–3 Stunden pro Woche veranschlagt wird, einschließlich Videos, Lesematerial und Übungsaufgaben.

Dieser Kurs richtet sich an KI-Praktiker, Analysten, Forscher, Compliance-Experten und Lernende, die sich für verantwortungsvolle KI-Systeme interessieren.

Grundlegende Kenntnisse über KI und Konzepte des maschinellen Lernens sind hilfreich, fortgeschrittene Fachkenntnisse sind jedoch nicht erforderlich.

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.

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.

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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.