Der Kurs "Practical Methodologies and Ethics in AI" (Praktische Methoden und Ethik in der KI) vermittelt den Lernenden die grundlegenden Fähigkeiten, die sie benötigen, um Deep-Learning-Modelle zu erstellen, zu bewerten und einzusetzen, und behandelt gleichzeitig kritische ethische Überlegungen in der KI. Anhand von praktischen Projekten und Fallstudien lernen Sie die praktischen Methoden kennen, mit denen Sie Modelle effektiv trainieren, Probleme beheben und strukturierte probabilistische Ansätze zum Umgang mit Unsicherheiten anwenden können. Ein wichtiger Schwerpunkt des Kurses ist die Ethik, die es Ihnen ermöglicht, Voreingenommenheit, Fairness und gesellschaftliche Implikationen während des gesamten KI-Lebenszyklus zu erkennen und zu berücksichtigen. Durch die Integration strukturierter probabilistischer Modelle mit Deep Learning werden Sie in die Lage versetzt, robuste, interpretierbare KI-Systeme zu entwickeln, die reale Herausforderungen bewältigen. Was diesen Kurs von anderen abhebt, ist sein ausgewogener Fokus auf technische Beherrschung und verantwortungsvolle KI-Praktiken. Sie werden lernen, mit unvollständigen Daten umzugehen, Präsentationen von Kollegen zu analysieren und die breiteren gesellschaftlichen Auswirkungen von KI kritisch zu bewerten. Egal, ob Sie Datenwissenschaftler oder KI-Enthusiast sind, dieser Kurs bietet eine umfassende Grundlage für die Entwicklung wirkungsvoller und ethischer KI-Lösungen.


Praktische Methodik und Ethik in der KI
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Grundlagen der neuronalen Netze

Dozent: Zerotti Woods
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Die Teilnehmer werden praktische Erfahrungen beim Training und Debugging von Deep Learning-Modellen sammeln und dabei die Herausforderungen bei der Bereitstellung und die besten Praktiken berücksichtigen.
Die Studierenden verstehen und bewerten ethische Belange der KI, einschließlich Bias, Fairness und die gesellschaftlichen Auswirkungen der Bereitstellung neuronaler Netzwerke.
Die Lernenden werden erforschen, wie strukturierte probabilistische Modelle mit Deep Learning integriert werden können, um Unsicherheiten zu verringern und die Entscheidungsfindung für Modelle zu verbessern.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenethik
- Kategorie: Modell Bewertung
- Kategorie: Informationen zum Datenschutz
- Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
- Kategorie: Ethische Standards und Verhaltensweisen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Fehlersuche
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Verantwortungsvolle KI
- Kategorie: Modell-Bereitstellung
- Kategorie: Soziale Auswirkungen
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Fallstudien
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
Wichtige Details

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6 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
"Praktische Methodik und Ethik in der KI" konzentriert sich auf die Vermittlung grundlegender Fähigkeiten bei der Datensatzexploration, dem Training von Deep Learning Modellen und deren Bereitstellung, wobei der Schwerpunkt auf der Ethik im Lebenszyklus der KI liegt. Der Kurs behandelt die Identifizierung und Behandlung von Bias- und Fairnessproblemen sowie die Integration probabilistischer Modelle mit Deep Learning, um Unsicherheiten zu bewältigen. Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage sowohl für technische als auch für ethische Aspekte einer verantwortungsvollen KI-Entwicklung.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren
In diesem Modul werden praktische Methoden für das Training von Deep-Learning-Modellen besprochen. Die Studierenden erforschen Fallstudien und verschiedene Situationen, um früheres und neues Wissen im Prozess des Trainings und der Bereitstellung von Deep Learning Modellen anzuwenden.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre2 Aufgaben
In diesem Modul werden ethische Überlegungen zu Deep Learning Modellen diskutiert. Sie werden die Nuancen der Ethik und die Verwendung des Maschinellen Lernens zur Entscheidungsfindung untersuchen.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre2 Aufgaben
Diese Lektion befasst sich mit der Überschneidung von strukturierten probabilistischen Modellen und tiefen neuronalen Netzen und zeigt auf, wie probabilistische Modelle mit Deep Learning integriert werden können, um Unsicherheit zu modellieren, aus unvollständigen Daten zu lernen und interpretierbare KI-Systeme bereitzustellen.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre2 Aufgaben
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