[Comece a aprender uma nova habilidade] Google Cloud ile Yapay Zeka İlkelerinin Uygulanması

Introdução

No cenário digital de hoje, a importância de construir sistemas de IA responsáveis não pode ser exagerada. À medida que a IA continua a transformar indústrias e vidas, é crucial garantir que esses sistemas sejam justos, transparentes, seguros e protegidos. O Google Cloud oferece uma série de cursos on-line projetados para equipar desenvolvedores e líderes digitais com o conhecimento essencial e ferramentas práticas para desenvolver e implementar inteligência artificial de forma responsável. Esta postagem do blog se aprofundará nos principais recursos e benefícios de um desses cursos: "IA responsável: aplicando princípios de IA com o Google Cloud."

Principais características

1. Compreendendo os princípios da IA responsávelEste curso fornece uma visão geral abrangente dos princípios de IA do Google e sua implementação prática.
   Os alunos obterão insights sobre o caso de negócios para IA responsável e as considerações éticas envolvidas no desenvolvimento de IA.
2. Operacionalizando a IA ResponsávelO curso se concentra na operacionalização da IA responsável dentro das organizações, fornecendo uma estrutura para implementar as melhores práticas e lições aprendidas com a experiência do Google.
   Os participantes aprenderão a identificar problemas éticos usando as melhores práticas de identificação de problemas e entenderão o processo de revisão para garantir uma governança de IA responsável.
3. Aprendizagem práticaO curso inclui tarefas práticas e módulos que permitem aos alunos aplicar conhecimentos teóricos em cenários do mundo real.
   Ao final do curso, os participantes terão uma compreensão clara de como navegar no cenário complexo da IA, mantendo os padrões éticos.
4. Ferramentas e técnicas práticasOs alunos terão acesso a ferramentas e técnicas práticas usadas pelo Google Cloud para garantir transparência, justiça e segurança em sistemas de IA.
   O curso aborda privacidade diferencial e aprendizado federado como métodos para proteger dados confidenciais e criar confiança em sistemas de IA.
5. Aplicações do mundo realPor meio de estudos de caso e exemplos, os participantes verão como os princípios de IA responsável são aplicados em cenários do mundo real, incluindo reconhecimento de celebridades e processos de identificação de problemas.

Casos de uso

1. Mitigação de viés- Os alunos entenderão como identificar e mitigar vieses em sistemas de IA usando técnicas como a biblioteca TensorFlow Model Remediation.
   Essa habilidade é crucial para garantir justiça em modelos de IA e evitar discriminação.
2. Técnicas de Interpretabilidade- O curso abrange técnicas práticas para interpretar modelos complexos de IA usando o Google Cloud e ferramentas de código aberto.
   Essa habilidade ajuda a explicar previsões de IA, tornando-a mais transparente e confiável.
3. Aprendizado de máquina que preserva a privacidade Os participantes aprenderão sobre tecnologias que aumentam a privacidade, como privacidade diferencial e aprendizado federado.
   Essas técnicas são essenciais para proteger dados confidenciais e garantir a privacidade do usuário.
4. Segurança de IA generativa- O curso fornece medidas de segurança para mitigar riscos associados a modelos de IA generativa.
   Os alunos entenderão como ajustar modelos de IA generativa para melhor alinhamento com padrões éticos.

Por que você deve participar deste curso

No ambiente digital acelerado de hoje, a necessidade de IA responsável é primordial. Este curso foi criado para desenvolvedores de IA/ML, profissionais de IA, engenheiros de ML e cientistas de dados que querem garantir que seus sistemas de IA sejam éticos, confiáveis e benéficos para os usuários. Ao participar deste curso, você obterá as habilidades práticas necessárias para construir sistemas de IA que sejam justos, transparentes, seguros e protegidos.

URL do curso: https://go.ltdstartupbooster.com/GoogleCloudYapayZeka-20112024

Quem se beneficiará com este curso

Este curso é ideal para:

• Desenvolvedores de IA/ML: Aprender como projetar e construir sistemas de IA justos.
• Praticantes de IA: Entender as considerações éticas envolvidas no desenvolvimento de IA.
• Engenheiros de ML: Obter técnicas práticas para interpretar modelos complexos de IA.

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