[새로운 기술 학습 시작] Google Cloud ile Yapay Zeka İlkelerinin Uygulanması

소개

오늘날의 디지털 환경에서 책임 있는 AI 시스템을 구축하는 것의 중요성은 과장할 수 없습니다. AI가 산업과 삶을 계속 변화시키고 있기 때문에 이러한 시스템이 공정하고 투명하며 안전하고 안전하도록 하는 것이 중요합니다. Google Cloud는 개발자와 디지털 리더에게 인공 지능을 책임감 있게 개발하고 구현하는 데 필요한 지식과 실용적인 도구를 제공하도록 설계된 일련의 온라인 과정을 제공합니다. 이 블로그 게시물에서는 이러한 과정 중 하나의 주요 기능과 이점에 대해 자세히 설명합니다. "책임 있는 AI: Google Cloud에 AI 원칙 적용"

주요 특징

1. 책임 있는 AI 원칙 이해이 과정에서는 Google의 AI 원칙과 이를 실제로 구현하는 방법에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.
   학습자는 책임 있는 AI에 대한 비즈니스 사례와 AI 개발에 관련된 윤리적 고려 사항에 대한 통찰력을 얻게 됩니다.
2. 책임 있는 AI를 운영화하다본 과정은 조직 내에서 책임 있는 AI를 구현하는 데 중점을 두고 Google의 경험에서 얻은 모범 사례와 교훈을 구현하기 위한 프레임워크를 제공합니다.
   참가자는 문제 발견 모범 사례를 활용하여 윤리적 문제를 식별하는 방법을 배우고, 책임 있는 AI 거버넌스를 보장하기 위한 검토 프로세스를 이해하게 됩니다.
3. 실습 학습이 과정에는 학습자가 이론적 지식을 실제 상황에 적용할 수 있도록 하는 실습 과제와 모듈이 포함되어 있습니다.
   과정을 마치면 참가자는 윤리적 기준을 준수하면서 AI의 복잡한 환경을 탐색하는 방법을 명확하게 이해하게 됩니다.
4. 실용적인 도구와 기술학습자는 Google Cloud에서 AI 시스템의 투명성, 공정성, 보안을 보장하기 위해 사용하는 실용적인 도구와 기술을 접하게 됩니다.
   이 과정에서는 민감한 데이터를 보호하고 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축하는 방법으로 차등 개인 정보 보호와 연합 학습을 다룹니다.
5. 실제 세계 응용 프로그램참가자는 사례 연구와 사례를 통해 유명인 인식 및 문제 발견 프로세스를 포함한 실제 상황에서 책임 있는 AI 원칙이 어떻게 적용되는지 알아봅니다.

사용 사례

1. 편향 완화 - 학습자는 TensorFlow Model Remediation 라이브러리와 같은 기술을 사용하여 AI 시스템의 편향을 식별하고 완화하는 방법을 이해하게 됩니다.
   이 기술은 AI 모델의 공정성을 보장하고 차별을 방지하는 데 중요합니다.
2. 해석 가능성 기술- 이 과정에서는 Google Cloud와 오픈 소스 도구를 사용하여 복잡한 AI 모델을 해석하는 실용적인 기술을 다룹니다.
   이 기술은 AI 예측을 설명하는 데 도움이 되어 AI를 더 투명하고 신뢰할 수 있게 만듭니다.
3. 개인 정보 보호 머신 러닝- 참가자는 차등 개인 정보 보호 및 연합 학습과 같은 개인 정보 보호 강화 기술에 대해 배웁니다.
   이러한 기술은 민감한 데이터를 보호하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 데 필수적입니다.
4. 생성형 AI 안전 본 과정에서는 생성 AI 모델과 관련된 위험을 완화하기 위한 안전 조치를 제공합니다.
   학습자는 윤리적 기준에 더 잘 부합하도록 생성 AI 모델을 미세 조정하는 방법을 이해하게 됩니다.

이 코스에 참여해야 하는 이유

오늘날의 빠르게 움직이는 디지털 환경에서 책임 있는 AI의 필요성은 가장 중요합니다. 이 과정은 AI/ML 개발자, AI 실무자, ML 엔지니어, AI 시스템이 윤리적이고 신뢰할 수 있으며 사용자에게 유익한지 확인하고자 하는 데이터 과학자를 위해 설계되었습니다. 이 과정에 참여하면 공정하고 투명하며 안전하고 안전한 AI 시스템을 구축하는 데 필요한 실무 기술을 습득하게 됩니다.

코스 URL: https://go.ltdstartupbooster.com/GoogleCloudYapayZeka-20112024

이 과정의 혜택을 받을 사람

이 과정은 다음과 같은 분들에게 적합합니다:

• AI/ML 개발자: 공정한 AI 시스템을 설계하고 구축하는 방법을 배웁니다.
• AI 실무자: AI 개발에 관련된 윤리적 고려 사항을 이해합니다.
• ML 엔지니어: 복잡한 AI 모델을 해석하는 실용적인 기술을 습득합니다.

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