Dieser Kurs führt in die Konzepte der KI-Interpretierbarkeit und Transparenz ein. Er erörtert die Bedeutung von KI-Transparenz für Entwickler und Ingenieure. Er erforscht praktische Methoden und Werkzeuge, die helfen, Interpretierbarkeit und Transparenz sowohl bei Daten als auch bei KI-Modellen zu erreichen.


Verantwortungsvolle KI für Entwickler: Interpretierbarkeit & Transparenz
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Verantwortungsvolle KI für Entwickler

Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
(12 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Definition von Interpretierbarkeit und Transparenz in Bezug auf KI
Beschreiben Sie die Bedeutung von Interpretierbarkeit und Transparenz in der KI
Erkundung der Werkzeuge und Techniken, die zur Erreichung von Interpretierbarkeit und Transparenz in der KI eingesetzt werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Datenethik
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Wichtige Details

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1 Aufgabe
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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
In diesem Modul werden die Struktur und die Ziele des Kurses vorgestellt.
Das ist alles enthalten
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Dieses Modul konzentriert sich auf die Interpretierbarkeit und Transparenz von KI. Es bietet verschiedene Techniken und Werkzeuge, die helfen, Interpretierbarkeit und Transparenz in Daten- und KI-Modellen zu erreichen.
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8 Videos1 Aufgabe1 App-Element1 Plug-in
Dieses Modul bietet eine Zusammenfassung des gesamten Kurses, indem die wichtigsten Konzepte, Werkzeuge und Technologien behandelt werden.
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1 Video1 Lektüre
PDF-Links für Studenten zu allen Modulen
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Status: VorschauJohns Hopkins University
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 29. Juni 2024
The thing that i liked is the hands on laboratory on Vertex AI.
Geprüft am 19. Juni 2024
This course can be longer than this with additional in-depth information on the different tools used

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Häufig gestellte Fragen
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