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Google Cloud Training

このコースでは、AI の解釈可能性と透明性のコンセプトを紹介します。デベロッパーとエンジニアにとって AI の透明性が重要であることについて説明します。データと AI モデルの両方で解釈可能性と透明性を達成できる実践的な方法とツールを検証します。

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What's inside

Syllabus

コース概要
AI の解釈可能性と透明性
このモジュールでは、AI の解釈可能性と透明性に焦点を合わせます。データと AI モデルの両方で解釈可能性と透明性を達成できるさまざまな手法やツールを紹介します。
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コースのまとめ
このモジュールでは、最も重要なコンセプト、ツール、テクノロジーについて取り上げ、コース全体の概要を説明します。
コースのリソース
すべてのモジュールへの受講者用 PDF リンク

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
適合する対象者に焦点を当てた、AI の解釈可能性と透明性に特化したコースです。
コースのインストラクターは、Google Cloud Training とされており、信頼できる指導が期待できます。
データと AI モデルの両方についての解釈可能性と透明性の概念を理解できます。
実用的な方法とツールを使用して、解釈可能性と透明性を実現する方法を学習できます。
コース概要とまとめのモジュールにより、重要なコンセプトの全体像を把握できます。
すべてのモジュールにアクセスできる PDF リソースが提供されており、学習の定着に役立ちます。

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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: Interpretability & Transparency - 日本語版 with these activities:
コース資料をまとめる
コースの理解を深め、コースの重要なコンセプトを記憶に定着させます。
Show steps
  • 講義資料、課題、クイズ、試験を整理する
  • 資料を補足するメモ、定義、例を追加する
  • 関連する資料やリソースを参照する
他の学生と解釈性の概念を議論する
他の学生の視点を得て、AIの解釈性と透明性に対する理解を補強します。
Show steps
  • オンラインフォーラム、チャットグループ、またはソーシャルメディアで他の学生とつながる
  • AIの解釈性に関するトピックについて質問をしたり、議論したりする
  • 他の学生の意見や洞察から学ぶ
AIの解釈性のチュートリアルに従う
AIの解釈性と透明性の概念をより深く理解し、それらをAIモデルに適用する実践的なスキルを身に付けます。
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  • Courseraまたはその他のオンラインプラットフォームで関連するチュートリアルを探す
  • チュートリアルの指示に従って、AIモデルの解釈性を評価し、改善する
One other activity
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AIモデルの解釈性演習に取り組む
AIモデルの透明性を評価し、解釈性を向上させるためのスキルを向上させます。
Show steps
  • オンラインプラットフォームまたは書籍から演習問題を見つける
  • データセットとAIモデルを使用して、演習問題を解く
  • 自分の答えと最適な解を比較して、理解を深める

Career center

Learners who complete Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 日本語版 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Reading list

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