We may earn an affiliate commission when you visit our partners.

Responsible AI for Developers

Fairness & Bias - Українська

Google Cloud Training

Під час цього курсу ви зможете ознайомитися з концепціями відповідального підходу й принципами щодо штучного інтелекту. Ви дізнаєтеся про практичні методи виявлення об’єктивності й упередженості в роботі ШІ та технологій машинного навчання, а також ознайомитеся зі способами мінімізувати упередженість. У курсі розглядаються практичні методи й інструменти для впровадження відповідального підходу до ШІ за допомогою продуктів Google Cloud і інструментів із відкритим кодом.

Enroll now

Or subscribe to Coursera Plus

And get unlimited access to Coursera

Here's a deal for you

Save money when you learn with a deal that may be relevant to this course.

All coupon codes, vouchers, and discounts are applied automatically unless otherwise noted.

Valid until August 30

Google AI App Builder

Learn how to use Gemini API and API Studio with a three-course series from Google DeepMind

What's inside

Syllabus

Вступ

У цьому модулі ви ознайомитеся зі структурою і цілями курсу.

Знайомство з відповідальним використанням штучного інтелекту

Цей модуль містить огляд відповідального підходу до штучного інтелекту, зокрема пов’язані підтеми й принципи Google щодо ШІ. У ньому також наведено приклади відповідального використання ШІ в продуктах Google.

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Це курс для спеціалістів з обробки даних, інженерів з машинного навчання, менеджерів проектів, що працюють у сфері штучного інтелекту та машинного навчання

У ньому вивчаються основні принципи відповідального розвитку та використання ШІ

Курс розроблено Google Cloud Training, що свідчить про ґрунтовні знання та досвід у галузі

Він охоплює практичні методи виявлення і мінімізації упередженості в моделях ШІ та машинного навчання

Курс містить практичні інструменти та методи для впровадження відповідального підходу до ШІ на основі продуктів і технологій із відкритим вихідним кодом Google Cloud

Save this course

Create your own learning path. Save this course to your list so you can find it easily later.

Save

Reviews summary

Відповідальний ші: справедливість та упередженість

За словами студентів, цей курс пропонує відмінний вступ до принципів відповідального ШІ та практичні методи виявлення та зменшення упередженості. Модулі добре структуровані, а матеріали курсу дуже актуальні для розробників, які прагнуть створювати справедливі та етичні системи. Курс також надає цінні ресурси та огляд принципів ШІ від Google, що є корисним для розуміння галузевих стандартів. Деякі відгуки вказують, що для більш глибокого занурення в технічні аспекти може знадобитися додаткове самостійне навчання.

Модулі добре організовані, а інформація актуальна.

"Силлабус курсу дуже логічний, легко було стежити за матеріалом."

"Матеріал повністю відповідає сучасним вимогам у розробці ШІ."

"Я вважаю, що цей курс є дуже своєчасним і важливим для будь-якого розробника."

Показує, як виявляти та мінімізувати упередженість на практиці.

"Мені сподобалися практичні приклади виявлення упередженості за допомогою даних."

"Корисні демонстрації інструментів Google Cloud та open-source для роботи з упередженістю."

"Я дізнався про конкретні методи для зменшення упередженості в моделях машинного навчання."

Надає чітке та всебічне розуміння концепцій.

"Курс чудово пояснює базові принципи відповідального ШІ."

"Я отримав глибоке розуміння того, що таке відповідальний ШІ і чому це важливо."

"Особливо сподобався розділ про принципи Google AI, це дало мені гарний орієнтир."

Чудовий вступ, але може бути недостатнім для просунутих.

"Як новачок у ШІ, я знайшов цей курс надзвичайно корисним та зрозумілим."

"Він дає гарний фундамент, але для глибоких технічних деталей потрібно шукати далі."

"Я сподівався на більше практичних вправ для досвідчених розробників."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Українська with these activities:

Review concepts of AI and machine learning

Show steps

Brush up on the fundamental concepts of AI and machine learning to ensure a strong foundation for the course.

Browse courses on Artificial Intelligence

Show steps

Review lecture notes or textbooks on introductory AI and machine learning concepts.
Complete practice exercises or online tutorials on AI and machine learning.

Organize and review course materials regularly

Show steps

Stay organized and enhance retention by regularly reviewing and compiling lecture notes, assignments, and other course materials.

Show steps

After each lecture or study session, take time to review your notes.
Organize your notes into a logical structure, using folders or digital note-taking tools.
Review your notes periodically to refresh your memory and reinforce concepts.

Participate in discussion forums or online study groups

Show steps

Engage with fellow learners and experts in online discussions or study groups to exchange ideas, ask questions, and deepen your understanding.

Show steps

Identify relevant discussion forums or online study groups.
Actively participate in discussions, sharing your thoughts and perspectives.
Ask questions to clarify concepts or seek additional insights.

Four other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all seven activities

Work through practice problems on bias and fairness in AI

Show steps

Develop your skills in identifying and mitigating bias and fairness issues in AI systems through practice exercises.

Browse courses on Bias in AI

Show steps

Find online resources or textbooks with practice problems on bias and fairness in AI.
Work through the practice problems, carefully considering the potential biases and fairness implications.
Compare your solutions with provided answer keys or discuss your findings with peers.

Follow tutorials on using Google Cloud tools for responsible AI

Show steps

Enhance your practical skills by following guided tutorials on how to implement responsible AI practices using Google Cloud tools.

Browse courses on Google Cloud

Show steps

Explore the Google Cloud AI Platform documentation or online tutorials on responsible AI tools.
Select a specific tool or service, such as Fairness Indicators or What-If Tool, and follow the step-by-step tutorials.
Apply what you learn by implementing the tools in your own AI projects.

Develop a plan for incorporating responsible AI principles into an AI project

Show steps

Apply your understanding of responsible AI by creating a comprehensive plan that outlines how you will incorporate these principles into a real-world AI project.

Browse courses on Responsible AI

Show steps

Define the scope and objectives of your AI project.
Identify potential ethical and societal implications of your project.
Develop strategies for mitigating bias, promoting fairness, and ensuring transparency.
Create a detailed plan outlining the implementation of these strategies.

Contribute to open-source projects related to responsible AI

Show steps

Gain hands-on experience and contribute to the broader community by participating in open-source projects focused on responsible AI practices.

Browse courses on Responsible AI

Show steps

Explore open-source repositories on platforms like GitHub or GitLab.
Identify projects aligned with your interests and skills.
Make code contributions, report bugs, or suggest improvements.

Career center

Learners who complete Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Українська will develop knowledge and skills that may be useful to these careers: