[नया कौशल सीखना शुरू करें] गूगल क्लाउड यापे ज़ेका इलकेलेरिनिन उइगुलनमासि

परिचय

आज के डिजिटल परिदृश्य में, जिम्मेदार AI सिस्टम बनाने के महत्व को कम करके नहीं आंका जा सकता। चूंकि AI उद्योगों और जीवन को लगातार बदल रहा है, इसलिए यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि ये सिस्टम निष्पक्ष, पारदर्शी, सुरक्षित और सुरक्षित हों। Google Cloud ऑनलाइन पाठ्यक्रमों की एक श्रृंखला प्रदान करता है, जो डेवलपर्स और डिजिटल नेताओं को कृत्रिम बुद्धिमत्ता को जिम्मेदारी से विकसित और कार्यान्वित करने के लिए आवश्यक ज्ञान और व्यावहारिक उपकरणों से लैस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह ब्लॉग पोस्ट ऐसे ही एक कोर्स की प्रमुख विशेषताओं और लाभों पर विस्तार से चर्चा करेगा: "जिम्मेदार एआई: गूगल क्लाउड के साथ एआई सिद्धांतों को लागू करना।"

प्रमुख विशेषताऐं

1. उत्तरदायी AI सिद्धांतों को समझनायह पाठ्यक्रम गूगल के AI सिद्धांतों और उनके व्यावहारिक कार्यान्वयन का व्यापक अवलोकन प्रदान करता है।
   शिक्षार्थियों को उत्तरदायी एआई के व्यावसायिक मामले और एआई विकास में शामिल नैतिक विचारों के बारे में जानकारी प्राप्त होगी।
2. उत्तरदायी एआई का संचालनयह पाठ्यक्रम संगठनों के भीतर जिम्मेदार एआई को संचालित करने पर केंद्रित है, तथा सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करने के लिए एक रूपरेखा प्रदान करता है तथा गूगल के अनुभव से सीखे गए सबक प्रदान करता है।
   प्रतिभागियों को समस्या-स्पष्टीकरण की सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करके नैतिक मुद्दों की पहचान करना और जिम्मेदार एआई शासन सुनिश्चित करने के लिए समीक्षा प्रक्रिया को समझना सीखना होगा।
3. व्यावहारिक शिक्षापाठ्यक्रम में व्यावहारिक असाइनमेंट और मॉड्यूल शामिल हैं जो शिक्षार्थियों को सैद्धांतिक ज्ञान को वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में लागू करने की अनुमति देते हैं।
   पाठ्यक्रम के अंत तक, प्रतिभागियों को इस बात की स्पष्ट समझ हो जाएगी कि नैतिक मानकों को कायम रखते हुए एआई के जटिल परिदृश्य को कैसे संभाला जाए।
4. व्यावहारिक उपकरण और तकनीकशिक्षार्थियों को एआई प्रणालियों में पारदर्शिता, निष्पक्षता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए गूगल क्लाउड द्वारा उपयोग किए जाने वाले व्यावहारिक उपकरणों और तकनीकों तक पहुंच प्राप्त होगी।
   पाठ्यक्रम में संवेदनशील डेटा की सुरक्षा और एआई प्रणालियों में विश्वास का निर्माण करने के तरीकों के रूप में विभेदक गोपनीयता और संघीय शिक्षा को शामिल किया गया है।
5. वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगकेस अध्ययनों और उदाहरणों के माध्यम से, प्रतिभागी देखेंगे कि वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में जिम्मेदार एआई सिद्धांतों को कैसे लागू किया जाता है, जिसमें सेलिब्रिटी पहचान और समस्या-खोज प्रक्रियाएं शामिल हैं।

उपयोग के मामले

1. पूर्वाग्रह शमन- शिक्षार्थी यह समझेंगे कि टेन्सरफ्लो मॉडल रिमेडिएशन लाइब्रेरी जैसी तकनीकों का उपयोग करके एआई प्रणालियों में पूर्वाग्रहों की पहचान कैसे करें और उन्हें कैसे कम करें।
   यह कौशल एआई मॉडलों में निष्पक्षता सुनिश्चित करने और भेदभाव को रोकने के लिए महत्वपूर्ण है।
2. व्याख्यात्मक तकनीकें- पाठ्यक्रम में गूगल क्लाउड और ओपन-सोर्स टूल्स का उपयोग करके जटिल एआई मॉडल की व्याख्या करने की व्यावहारिक तकनीकों को शामिल किया गया है।
   यह कौशल AI भविष्यवाणियों को समझाने में मदद करता है, जिससे AI अधिक पारदर्शी और विश्वसनीय बनता है।
3. गोपनीयता-संरक्षण मशीन लर्निंग- प्रतिभागियों को गोपनीयता बढ़ाने वाली प्रौद्योगिकियों जैसे विभेदक गोपनीयता और संघीय शिक्षा के बारे में जानकारी दी जाएगी।
   ये तकनीकें संवेदनशील डेटा की सुरक्षा और उपयोगकर्ता की गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक हैं।
4. जनरेटिव एआई सुरक्षा- यह पाठ्यक्रम जनरेटिव एआई मॉडल से जुड़े जोखिमों को कम करने के लिए सुरक्षा उपाय प्रदान करता है।
   शिक्षार्थी यह समझेंगे कि नैतिक मानकों के साथ बेहतर संरेखण के लिए जनरेटिव एआई मॉडल को कैसे बेहतर बनाया जाए।

आपको यह कोर्स क्यों ज्वाइन करना चाहिए

आज के तेज़ गति वाले डिजिटल माहौल में, जिम्मेदार AI की आवश्यकता सर्वोपरि है। यह कोर्स AI/ML डेवलपर्स, AI प्रैक्टिशनर्स, ML इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि उनके AI सिस्टम नैतिक, विश्वसनीय और उपयोगकर्ताओं के लिए फायदेमंद हों। इस कोर्स में शामिल होने से, आप निष्पक्ष, पारदर्शी, सुरक्षित और सुरक्षित AI सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक व्यावहारिक कौशल प्राप्त करेंगे।

पाठ्यक्रम यूआरएल: https://go.ltdstartupbooster.com/GoogleCloudYapayZeka-20112024

इस पाठ्यक्रम से किसे लाभ होगा

यह पाठ्यक्रम निम्नलिखित के लिए आदर्श है:

• एआई/एमएल डेवलपर्स: निष्पक्ष एआई प्रणालियों को डिजाइन और निर्माण करना सीखना।
• एआई प्रैक्टिशनर्सएआई विकास में शामिल नैतिक विचारों को समझना।
• एमएल इंजीनियर्सजटिल एआई मॉडल की व्याख्या करने के लिए व्यावहारिक तकनीक हासिल करना।

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