이 과정에서는 AI 해석 가능성과 투명성의 개념을 소개합니다. 개발자와 엔지니어에게 AI 투명성이 얼마나 중요한지를 설명합니다. 데이터와 AI 모델 모두에서 해석 가능성과 투명성을 구현하는 데 도움이 되는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 한국어
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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 한국어
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 heures à compléter
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Ce que vous apprendrez
AI와 관련된 해석 가능성 및 투명성 정의
AI의 해석 가능성 및 투명성이 갖는 중요성 설명
AI에서 해석 가능성 및 투명성을 구현하기 위해 사용하는 도구와 기법 탐구
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Technical Documentation
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Software Documentation
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Model Evaluation
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Enseigné en Coréen
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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이 모듈에서는 과정 구성과 목표를 소개합니다.
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이 모듈에서는 AI 해석 가능성과 투명성을 중점적으로 다룹니다. 데이터와 AI 모델 모두에서 해석 가능성과 투명성을 구현하는 데 도움이 되는 다양한 기법과 도구를 소개합니다.
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이 모듈에서는 가장 중요한 개념, 도구, 기술을 살펴보면서 전체 과정을 요약합니다.
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