OpenCourser brand icon
Sign in
We may earn an affiliate commission when you visit our partners.
Course image
Course image
Coursera logo

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

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.
Read more
Об’єктивність і упередженість у роботі ШІ
У цьому модулі йдеться про об’єктивність і упередженість штучного інтелекту. Ви дізнаєтеся про різні методи й інструменти для розпізнавання й уникнення упереджень за допомогою даних і моделювання.
Підсумок курсу
У цьому модулі наведено підсумок курсу та описано найважливіші концепції, інструменти й технології.
Ресурси курсу
Посилання для студентів на файли PDF до всіх модулів

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, 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

Save Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Українська to your list so you can find it easily later:
Save

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
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
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
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
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
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
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
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:

Reading list

We haven't picked any books for this reading list yet.

Share

Help others find this course page by sharing it with your friends and followers:
Facebook
LinkedIn
Reddit
X
Link
Email

Similar courses

Here are nine courses similar to Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Українська.
Нестандартні рішення в маркетингу електронною поштою
Most relevant
Залучення клієнтів за допомогою цифрового маркетингу
Most relevant
Responsible AI: Applying AI Principles with GC -...
Most relevant
ІТ-безпека: захист від цифрового кібершахрайства
Most relevant
Основи цифрового маркетингу та електронної комерції
Most relevant
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure -...
Most relevant
Від уподобань до потенційних клієнтів: взаємодія з...
Most relevant
Оцінка успішності: маркетингова аналітика та вимірювання
Most relevant
Задоволення гарантовано: розвиток лояльності клієнтів...
Course image
Level
Intermediate
Via
Coursera
Institution
Google Cloud
Instructor
Google Cloud Training
Session
August 19, 2024 - September 30, 2024
Language
українська мова
Transcript
Italiano
Good to know
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
Share and help others discover this course
Facebook LinkedIn X Reddit Link Email
Our mission

OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.

Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.

Find this site helpful? Tell a friend about us.

Affiliate disclosure

We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.

Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.

Thank you for supporting OpenCourser.

© 2016 - 2024 OpenCourser