本課程旨在說明 AI 的可解釋性和透明度概念、探討 AI 透明度對開發人員和工程師的重要性。課程中也會介紹實務方法和工具，有助於讓資料和 AI 模型透明且可解釋。
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 繁體中文
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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 繁體中文
Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
定義 AI 的可解釋性和透明度
說明 AI 可解釋性和透明度的重要性
瞭解各項實用工具與技術，打造兼顧可解釋性和透明度的 AI
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Responsible AI
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Wichtige Details
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Chinesisch (traditionell)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
本單元介紹課程架構和目標。
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1 Video
本單元著重介紹 AI 的可解釋性和透明度，並提供多種技術與工具，有助於讓資料和 AI 模型透明且可解釋。
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9 Videos1 Aufgabe1 App-Element
本單元介紹最重要的概念、工具和技術，概略說明整個課程內容。
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1 Video1 Lektüre
連結至所有單元的學員用 PDF
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3 Lektüren
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Felipe M.
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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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