Ce cours présente les concepts d'interprétabilité et de transparence de l'IA. Il explique en quoi la transparence de l'IA est importante pour les développeurs et les ingénieurs. Il explore des méthodes et des outils pratiques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA et des données.
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Français
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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Français
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Définir l'interprétabilité et la transparence dans le domaine de l'IA
Décrire l'importance de l'interprétabilité et de la transparence dans l'IA
Explorer les outils et techniques permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence dans l'IA
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Machine Learning
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Enseigné en Français
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 4 modules dans ce cours
Ce module présente la structure du cours et ses objectifs.
Inclus
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Ce module s'intéresse principalement à l'interprétabilité et la transparence de l'IA. Il fournit des techniques et outils différents permettant d'atteindre l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA et des données.
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9 vidéos1 devoir1 élément d'application
Ce module propose une synthèse du cours articulée autour des concepts, technologies et outils les plus importants.
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1 vidéo1 lecture
Le PDF destiné aux participants contient les liens vers tous les modules.
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