In diesem Kurs werden Konzepte in Bezug auf die Interpretierbarkeit und Transparenz von künstlicher Intelligenz vorgestellt. Sie erfahren, warum die Transparenz der KI für Entwickler-Teams wichtig ist. Dabei lernen Sie praktische Techniken und Tools kennen, mit denen Sie sowohl die Interpretierbarkeit als auch die Transparenz von Daten und KI-Modellen optimieren können.
Responsible AI: Interpretability & Transparency - Deutsch
Responsible AI: Interpretability & Transparency - Deutsch
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
Interpretierbarkeit und Transparenz im Zusammenhang mit KI definieren
Bedeutung von KI-Interpretierbarkeit und -Transparenz beschreiben
Tools und Techniken, die zum Erreichen von KI-Interpretierbarkeit und -Transparenz genutzt werden, kennenlernen
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : AI literacy
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
1 devoir
Enseigné en Allemand
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 4 modules dans ce cours
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Johns Hopkins University
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