導入
今日のデジタル環境において、責任ある AI システムを構築することの重要性は、いくら強調してもし過ぎることはありません。AI が業界や生活を変革し続ける中、これらのシステムが公正で、透明性があり、安全で、安心できるものであることを保証することが重要です。Google Cloud は、開発者やデジタル リーダーに、責任を持って人工知能を開発、実装するための必須の知識と実用的なツールを提供することを目的とした、一連のオンライン コースを提供しています。このブログ投稿では、そのようなコースの 1 つについて、主な機能とメリットについて詳しく説明します。 「責任ある AI: Google Cloud で AI の原則を適用する」
主な特徴
- 責任あるAIの原則を理解するこのコースでは、Google の AI の原則とその実践的な実装について包括的な概要を説明します。
学習者は、責任ある AI のビジネスケースと AI 開発に伴う倫理的考慮事項についての洞察を得ます。 - 責任あるAIの運用このコースは、組織内で責任ある AI を運用することに重点を置き、Google の経験から学んだベスト プラクティスと教訓を実装するためのフレームワークを提供します。
参加者は、問題発見のベストプラクティスを使用して倫理的問題を特定する方法と、責任ある AI ガバナンスを確保するためのレビュー プロセスを理解する方法を学びます。 - 実践的な学習このコースには、学習者が理論的な知識を実際のシナリオに適用できるようにする実践的な課題とモジュールが含まれています。
コース終了時には、参加者は倫理基準を守りながら AI の複雑な状況に対処する方法を明確に理解できるようになります。 - 実用的なツールとテクニック学習者は、AI システムの透明性、公平性、セキュリティを確保するために Google Cloud が使用する実用的なツールとテクニックにアクセスできるようになります。
このコースでは、機密データを保護し、AI システムへの信頼を構築する方法として、差分プライバシーとフェデレーテッド ラーニングについて説明します。 - 現実世界のアプリケーション参加者はケーススタディや例を通して、有名人の認識や問題の発見プロセスなど、実際のシナリオで責任ある AI の原則がどのように適用されるかを学びます。
ユースケース
- バイアス緩和- 学習者は、TensorFlow モデル修復ライブラリなどの技術を使用して、AI システムのバイアスを識別して軽減する方法を理解します。
このスキルは、AI モデルの公平性を確保し、差別を防ぐために非常に重要です。 - 解釈可能性技術 - このコースでは、Google Cloud とオープンソース ツールを使用して複雑な AI モデルを解釈するための実用的なテクニックについて説明します。
このスキルは AI の予測を説明するのに役立ち、AI の透明性と信頼性を高めます。 - プライバシー保護機械学習 参加者は、差分プライバシーやフェデレーテッドラーニングなどのプライバシー強化テクノロジーについて学びます。
これらの技術は、機密データを保護し、ユーザーのプライバシーを確保するために不可欠です。 - ジェネレーティブAIの安全性 このコースでは、生成 AI モデルに関連するリスクを軽減するための安全対策について説明します。
学習者は、生成 AI モデルを微調整して倫理基準に適合させる方法を理解します。
このコースに参加する理由
今日の急速に変化するデジタル環境では、責任ある AI の必要性が最も重要です。このコースは、AI システムが倫理的で信頼性が高く、ユーザーにとって有益であることを保証したい AI/ML 開発者、AI 実践者、ML エンジニア、データ サイエンティスト向けに設計されています。このコースに参加することで、公平で透明性があり、安全で安心な AI システムを構築するために必要な実践的なスキルを習得できます。
コースURL: https://go.ltdstartupbooster.com/GoogleCloudYapayZeka-20112024
このコースから利益を得られる人
このコースは次の方に最適です:
- AI/ML開発者: 公正な AI システムを設計および構築する方法を学びます。
- AI実践者AI 開発に関わる倫理的考慮事項を理解する。
- MLエンジニア複雑な AI モデルを解釈するための実践的な技術を習得します。
必要に応じて、自由にセクションを追加したり、コンテンツを変更したりしてください。
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