Document and Evaluate AI Ethics is an intermediate course that equips engineers, auditors, and AI practitioners with the concrete skills to move from ethical principles to engineering practice. You will learn to create comprehensive model cards that document a system's intended use, dataset origins, performance metrics, and limitations, ensuring every stakeholder understands what the system does and where it might fail.

Profitez d'une croissance illimitée avec un an de Coursera Plus pour 199 $ (régulièrement 399 $). Économisez maintenant.

Ce que vous apprendrez
Create comprehensive documentation and conduct ethical evaluations of large language model systems to ensure responsible AI deployment.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Case Studies
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Ethical Standards And Conduct
- Catégorie : Auditing
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Compliance Auditing
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Business Ethics
- Catégorie : Mitigation
- Catégorie : Compliance Management
- Catégorie : Project Documentation
- Catégorie : Technical Documentation
- Catégorie : Accountability
- Catégorie : Data Quality
Détails à connaître

Ajouter à votre profil LinkedIn
décembre 2025
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Il y a 2 modules dans ce cours
Have you ever released an AI feature only to realize no one could clearly explain what it does or where its data came from? That gap begins with missing documentation. This module shows how structured model cards build trust and accountability. You will capture a model’s purpose, dataset origins, fairness metrics, and limits, creating documentation that speaks to both engineers and stakeholders and keeps AI systems transparent.
Inclus
2 vidéos3 lectures1 devoir1 laboratoire non noté
Have you ever seen an AI output that felt biased or off and wondered what caused it? Ethical issues often hide in oversight, not code. This module shows how to identify and address those risks before they escalate by applying structured audit frameworks to evaluate fairness and compliance in AI systems.
Inclus
2 vidéos1 lecture2 devoirs1 laboratoire non noté
Instructeur

Offert par
En savoir plus sur Design and Product
Statut : Prévisualisation
Statut : PrévisualisationJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitLearnQuest
Statut : PrévisualisationNortheastern University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?




Foire Aux Questions
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
Plus de questions
Aide financière disponible,
¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.




