Ce cours présente les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il explique en quoi la transparence de l'IA est importante pour les développeurs et les ingénieurs. Il explore des méthodes et des outils pratiques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA et des données.
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Français
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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Français
Instructeur : Google Cloud Training
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 heures à compléter
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Ce que vous apprendrez
Définir l'interprétabilité et la transparence dans le domaine de l'IA
Décrire l'importance de l'interprétabilité et de la transparence dans l'IA
Explorer les outils et techniques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence dans l'IA
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : AI literacy
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Applied Machine Learning
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Enseigné en Français
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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