소개
오늘날의 디지털 풍경에서 책임있는 AI 시스템의 중요성은 과실 수 없습니다. AI는 산업을 변화시키고 생명을 계속하고, 이러한 시스템은 공정하고 투명하고 안전한, 안전하며 안전한 것을 보장하기 위해 중요합니다. Google Cloud는 근본적인 지식과 실용적인 도구로 개발자와 디지털 리더를 장착하기 위해 설계된 온라인 코스 시리즈를 제공하며 인공 지능이 책임지지 않도록 설계되었습니다. 이 블로그 포스트는 주요 기능과 같은 과정의 이점으로 delve됩니다. "Responsible AI : Google Cloud와 AI 원칙 적용."
주요 기능
- 책임 AI 원리이 과정은 Google의 AI 원칙과 실제 구현의 종합적인 개요를 제공합니다.
학습자는 AI 개발과 관련된 책임있는 AI 및 윤리적 고려사항을 위한 비즈니스 사례에 대한 통찰력을 얻을 것이다. - 작동 책임 AI이 과정은 조직 내에서 책임있는 AI를 운영에 중점을두고 Google의 경험에서 배운 모범 사례와 교훈을 구현하기위한 프레임 워크를 제공합니다.
참가자들은 문제 스폿팅 모범 사례를 사용하여 윤리적 문제를 식별하고 책임있는 AI 지배를 보장하기위한 검토 프로세스를 이해하는 것을 배울 것입니다. - 손에 학습이 과정은 실제 과제와 모듈을 포함하고, 학습자는 실제 시나리오에서 이론적 지식을 적용할 수 있습니다.
물론 끝까지 참가자들은 AI의 복잡한 풍경을 탐색하는 방법을 명확하게 이해해야 하며 윤리적 기준을 파악하는 데 있습니다. - Practical Tools 및 기술Learners는 Google Cloud에서 사용하는 실용적인 도구 및 기술에 액세스하여 투명성, 공정성 및 AI 시스템의 보안을 보장합니다.
이 과정은 민감한 데이터를 보호하고 AI 시스템에 신뢰를 구축하는 방법으로 차별 개인 정보 보호 및 인식 학습을 다룹니다. - Real-World 응용 분야사례 연구와 예제를 통해 참가자는 유명인 인식 및 발행 프로세스를 포함한 실제 시나리오에서 책임있는 AI 원칙이 적용된다는 것을 볼 수 있습니다.
활용 사례
- Bias Mitigation-의 책임 Learners는 TensorFlow Model Remediation 라이브러리와 같은 기술을 사용하여 AI 시스템에서 비스듬한 비스듬함을 식별하고 미시게이트 비스듬히 이해할 수 있습니다.
이 기술은 AI 모델의 공정성을 보장하고 차별을 방지하기 위해 중요합니다. - 상호 운용성 기술- 이 과정은 Google Cloud 및 오픈 소스 도구를 사용하여 복잡한 AI 모델을 해석하는 실용적인 기술을 다룹니다.
이 기술은 AI 예측을 설명하는 데 도움이되며 AI를 더 투명하고 신뢰할 수 있습니다. - 개인정보 보호 기계 학습- 참가자들은 차별적 개인 정보 보호 및 퇴행 학습과 같은 개인 정보 보호 강화 기술에 대해 배워질 것입니다.
이 기술은 민감한 데이터를 보호하고 사용자의 개인 정보를 보장합니다. - AI 안전- 이 과정은 유전적 AI 모델과 관련된 위험을 완화하는 안전 조치를 제공합니다.
학습자는 윤리적 기준을 가진 더 나은 정렬을 위한 미세 톤 유전자 AI 모델을 이해합니다.
왜 이 코스에 가입해야 하나요?
AI는 현재 빠른 속도로 디지털 방식으로 환경에서 책임있는 AI를 위한 필요는 기하 급수합니다. 이 과정은 AI/ML 개발자, AI 선행자, ML 엔지니어 및 그들의 AI 체계가 윤리적이고 믿을 수 있고, 사용자에게 유리하다는 것을 보증하는 자료 과학자를 위해 디자인됩니다. 이 과정을 결합해서, 당신은 공정하고, 투명한, 안전한, 안전한, AI 체계를 건설하기 위하여 필요한 실제적인 기술을 얻을 것입니다.
코스 URL: https://go.ltdstartupbooster.com/GoogleCloudYapayZeka-20112024
이 코스에서 혜택이 있는 분
이 과정은 다음과 같습니다 :
- AI/ML 개발자: 공정한 AI 시스템을 설계하고 구축하는 방법을 알아보세요.
- AI 연습: AI 개발 관련 윤리적 고려사항을 이해하기 위해
- ML 엔지니어: 복잡한 AI 모델을 해석하는 실용적인 기술을 얻기 위해.
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