In diesem Kurs werden Konzepte für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI und KI-Grundsätze vorgestellt. Es werden Techniken behandelt, wie Sie Fairness und Verzerrung (Bias) in der Praxis erkennen sowie Verzerrung in KI- und ML-Anwendungen reduzieren können. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud-Produkten und Open-Source-Tools Best Practices für eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI umsetzen.
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Deutsch
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Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Deutsch
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI definieren
KI-Grundsätze von Google ermitteln
Bedeutung von Fairness und Verzerrung erläutern
Erkennen und Reduzieren von Verzerrungen anhand bestimmter Daten und Modellierung erläutern
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : Open Source Technology
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Data Ethics
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Allemand
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 5 modules dans ce cours
Dieses Modul gibt einen Überblick über den Aufbau und die Ziele des Kurses.
Inclus
1 vidéo
Dieses Modul bietet einen Überblick über die verantwortungsbewusste Anwendung von KI. Dazu werden die KI-Grundsätze von Google erläutert und anschließend Unterthemen zur verantwortungsbewussten Anwendung von KI besprochen. Außerdem werden konkrete Fallstudien zur verantwortungsbewussten Anwendung von KI bei Google-Produkten vorgestellt.
Inclus
4 vidéos1 devoir
In diesem Modul wird erläutert, was die Begriffe Fairness und Verzerrung im KI-Kontext bedeuten. Es werden verschiedene Techniken und Tools vorgestellt, mit denen Sie Verzerrungen in Daten und Modellen erkennen und reduzieren können.
Inclus
9 vidéos1 devoir1 élément d'application
Dieses Modul beinhaltet eine Zusammenfassung des gesamten Kurses und bietet noch einmal einen Überblick über die wichtigsten Konzepte, Tools und Technologien.
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PDF-Links für Kursteilnehmende zu allen Modulen
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