Fractal Analytics
负责任的人工智能--原则与伦理考量
Fractal Analytics

负责任的人工智能--原则与伦理考量

Fractal Analytics Academy
Sray Agarwal

位教师:Fractal Analytics Academy

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.4

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中级 等级

推荐体验

9 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 讨论负责任的 AI 原则及其在技术方面的意义,包括道德考量、公平性、透明度和问责制。

  • 应用技术来识别、处理和减轻 AI 算法和数据中的 Bias,促进 AI 系统的公平性和包容性。

  • 解释和说明 AI 决策,平衡准确性和可解释性,以促进对 AI 系统的信任和问责。

  • 讨论开发和部署负责任的人工智能系统过程中的问责制、人工智能道德管理、隐私考虑、安全措施。

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

12 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

本课程是 人工智能和生成式人工智能的领导力战略 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有5个模块

在本 Modulation 中,您将了解人工智能及其在不同领域带来的挑战。您将能够理解 "负责任的人工智能 "的必要性和 "负责任的人工智能 "的 6 项原则。

涵盖的内容

10个视频4篇阅读材料3个作业2个讨论话题1个插件

在本 Modulation 中,您将学习 AI 中的公平性概念,并深入了解可能渗入机器学习管道的不同形式的偏见。您还将了解减轻和测量 Bias 的有效技术。

涵盖的内容

8个视频3个作业1个讨论话题

在本 Modulation 中,您将探索 AI 中的透明度概念,深刻理解其重要性。您还将发现数据和 Model 的透明度如何在实现可解释性方面发挥至关重要的作用,最终实现透明、可解释的商业决策。

涵盖的内容

5个视频2个作业

在本 Modulation 中,您将学习 AI 中问责制的核心概念及其意义。探索漂移的概念,包括其各种类型,并深入研究在 AI 系统中检测漂移的各种技术。

涵盖的内容

3个视频2篇阅读材料2个作业1个讨论话题

在本 Modulation 中,您将了解 AI 对数据隐私的关键需求。探索 "隐私设计"(Privacy by Design)、其基本要素以及如何在 AI 系统中保护隐私。了解 AI 安全性和差异隐私的概念,以实现稳健而私密的 AI 应用。

涵盖的内容

4个视频2篇阅读材料2个作业

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
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提供方

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

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RA
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已于 May 31, 2024审阅

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