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Responsible AI for Developers
Interpretability & Transparency - Español
Google Cloud Training
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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.
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What's inside
Syllabus
Introducción al curso
En este módulo, se presenta la estructura del cursos y sus objetivos.
Interpretabilidad y transparencia de la IA
En este módulo, nos centramos en la interpretabilidad y transparencia de la IA. Se proporcionan varias técnicas y herramientas para ayudar a lograr la interpretabilidad y transparencia en los modelos de IA y datos.
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Introducción al curso
En este módulo, se presenta la estructura del cursos y sus objetivos.
Interpretabilidad y transparencia de la IA
En este módulo, nos centramos en la interpretabilidad y transparencia de la IA. Se proporcionan varias técnicas y herramientas para ayudar a lograr la interpretabilidad y transparencia en los modelos de IA y datos.
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Resumen del curso
En este módulo, se proporciona un resumen de todo el curso que cubre los conceptos, las herramientas y las tecnologías más importantes.
Recursos del curso
Vínculos a archivos PDF de todos los módulos para estudiantes
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Presenta conceptos clave en AI para aumentar la comprensión de los estudiantes sobre interpretabilidad y transparencia
Proporciona herramientas y técnicas prácticas para lograr interpretabilidad y transparencia en modelos de IA y datos
Es impartido por Google Cloud Training, que tiene una sólida reputación en capacitación en IA
Cubre el tema de interpretabilidad y transparencia de la IA, que es altamente relevante en la industria y la academia
El curso está diseñado para desarrolladores e ingenieros interesados en comprender y aplicar interpretabilidad y transparencia en sus proyectos de IA
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activities:
Revisar el concepto de interpretabilidad y transparencia en IA
Show steps
Ayuda a reforzar la comprensión de los conceptos fundamentales tratados en el curso.
Show steps
-
Revisar las definiciones de interpretabilidad y transparencia
-
Identificar diferentes técnicas para hacer que los modelos de IA sean interpretables
-
Explicar cómo la transparencia ayuda a generar confianza en los sistemas de IA
Read about AI interpretability and transparency techniques
Show steps
Introduce yourself to the concepts of AI interpretability and transparency by reading white papers and watching videos
Show steps
-
Read the following white paper: Interpretable Machine Learning
-
Watch the following YouTube video: Explainable AI (XAI) - Making AI Transparent and Interpretable
Practice applying interpretability techniques to AI models
Show steps
Reinforce your understanding of how to measure and improve the interpretability of AI models
Browse courses on
Model Interpretability
Show steps
-
Use the SHAP (SHapley Additive Explanations) package to compute and visualize model interpretability
-
Experiment with different interpretability techniques on your own AI models
Two other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all five activities
Participar en una sesión de práctica grupal para discutir estudios de caso de interpretabilidad y transparencia de IA
Show steps
Fomenta la colaboración y el intercambio de ideas, lo que lleva a una comprensión más profunda de los conceptos.
Show steps
-
Formar un grupo de compañeros
-
Seleccionar un estudio de caso sobre interpretabilidad y transparencia de IA
-
Discutir el estudio de caso como grupo
Crear una presentación sobre el impacto de la interpretabilidad y transparencia en la adopción de la IA
Show steps
Fortalece la comprensión al aplicar los conceptos aprendidos para explorar un aspecto específico del impacto de la IA.
Show steps
-
Investigar el impacto de la interpretabilidad y transparencia en la adopción de la IA
-
Identificar ejemplos específicos de cómo la interpretabilidad mejora la confianza
-
Crear diapositivas de presentación que comuniquen los hallazgos de manera clara y concisa
-
Presentar la presentación a un grupo de compañeros
Revisar el concepto de interpretabilidad y transparencia en IA
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Ayuda a reforzar la comprensión de los conceptos fundamentales tratados en el curso.
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- Identificar diferentes técnicas para hacer que los modelos de IA sean interpretables
- Explicar cómo la transparencia ayuda a generar confianza en los sistemas de IA
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Level
Intermediate
Via
Coursera
Institution
Google Cloud
Instructor
Google Cloud Training
Session
August 12, 2024
- September 16, 2024
Language
Español
Transcript
English
Good to know
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