Welcome to "Responsible AI – Principles and Ethical Considerations"! Dive deep into the very essence of Responsible AI with us. Uncover the significance of key principles shaping technology's future. From ethical considerations to fairness, transparency, and accountability, we discuss these principles with real-world examples, putting them into the context of data science.
Responsible AI - Principles and Ethical Considerations
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Responsible AI - Principles and Ethical Considerations
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Leadership Strategies for AI and Generative AI
Dozenten: Fractal Analytics
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4
(14 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
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Was Sie lernen werden
Discuss responsible AI principles and their significance in technology, including ethical considerations, fairness, transparency, and accountability.
Apply techniques to identify, address, and mitigate bias in AI algorithms and data, promoting fairness and inclusivity in AI systems.
Interpret and explain AI decisions, balancing accuracy and explainability to foster trust and accountability in AI systems.
Discuss accountability, ethical AI governance, privacy considerations, security measures in the development & deployment of responsible AI systems.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: responsible AI
- Kategorie: Critical Thinking
- Kategorie: Complex Problem Solving
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Data Principles
Wichtige Details
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12 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In this module, you will learn about AI and the challenges it brings in different domains. You will be able to understand the need of Responsible AI and 6 principles of Responsible AI.
Das ist alles enthalten
10 Videos4 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Plug-in
In this module, you'll learn the concept of fairness within AI and gain insights into the different forms of biases that can infiltrate the machine learning pipeline. You will also learn about effective techniques for bias mitigation and measurement.
Das ist alles enthalten
8 Videos3 Aufgaben1 Diskussionsthema
In this module, you will explore the concept of transparency in AI, gaining a deep understanding of its importance. You'll also discover how transparency in data and models plays a crucial role in achieving explainability, ultimately leading to transparent and explainable business decisions.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Aufgaben
In this module, you'll learn the core concept of accountability in AI and its significance. Explore the concept of drift, including its various types, and delve into the diverse techniques for detecting drift in AI systems.
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3 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
In this module, you'll learn the crucial need for data privacy in AI. Explore Privacy by Design, its foundational elements, and how it safeguards privacy in AI systems. Understand AI security and the concept of differential privacy for robust and private AI applications.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
3.6 (6 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
University of Pennsylvania
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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Häufig gestellte Fragen
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