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.
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 한국어
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 한국어
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
AI와 관련된 해석 가능성 및 투명성 정의
AI의 해석 가능성 및 투명성이 갖는 중요성 설명
AI에서 해석 가능성 및 투명성을 구현하기 위해 사용하는 도구와 기법 탐구
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Technical Documentation
- Catégorie : Software Documentation
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Data Visualization Software
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Model Deployment
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
1 devoir
Enseigné en Coréen
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 4 modules dans ce cours
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