Responsible AI for Developers
Interpretability & Transparency - 日本語版
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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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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Activities
コース資料をまとめる
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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。
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講義資料、課題、クイズ、試験を整理する
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資料を補足するメモ、定義、例を追加する
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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
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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。
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-
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
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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
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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
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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
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AIモデルの解釈性演習に取り組む
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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。
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-
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
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AIモデルの解釈性演習に取り組む
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- データセットとAIモデルを使用して、演習問題を解く
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