[Начать изучать новый навык] Google Cloud ile Yapay Zeka İlkelerinin Uygulanması

Введение

В современном цифровом ландшафте важность создания ответственных систем ИИ невозможно переоценить. Поскольку ИИ продолжает преобразовывать отрасли и жизни, крайне важно обеспечить, чтобы эти системы были справедливыми, прозрачными, безопасными и надежными. Google Cloud предлагает серию онлайн-курсов, призванных снабдить разработчиков и цифровых лидеров необходимыми знаниями и практическими инструментами для ответственной разработки и внедрения искусственного интеллекта. В этой записи блога будут рассмотрены основные особенности и преимущества одного из таких курсов: «Ответственный ИИ: применение принципов ИИ с Google Cloud».

Основные характеристики

1. Понимание принципов ответственного ИИВ этом курсе представлен всесторонний обзор принципов искусственного интеллекта Google и их практической реализации.
   Обучающиеся получат представление об экономическом обосновании ответственного ИИ и этических аспектах, связанных с разработкой ИИ.
2. Внедрение ответственного ИИКурс посвящен внедрению ответственного ИИ в организациях, предоставляя основу для внедрения передового опыта и уроков, извлеченных из опыта Google.
   Участники научатся выявлять этические проблемы, используя передовые методы выявления проблем, и поймут процесс проверки для обеспечения ответственного управления ИИ.
3. Практическое обучениеКурс включает практические задания и модули, которые позволяют учащимся применять теоретические знания в реальных ситуациях.
   К концу курса участники будут иметь четкое представление о том, как ориентироваться в сложной среде ИИ, соблюдая при этом этические стандарты.
4. Практические инструменты и методыОбучающиеся получат доступ к практическим инструментам и методам, используемым Google Cloud для обеспечения прозрачности, справедливости и безопасности в системах ИИ.
   Курс охватывает дифференциальную конфиденциальность и федеративное обучение как методы защиты конфиденциальных данных и повышения доверия к системам искусственного интеллекта.
5. Реальные приложенияНа основе тематических исследований и примеров участники увидят, как принципы ответственного ИИ применяются в реальных сценариях, включая процессы распознавания знаменитостей и выявления проблем.

Варианты использования

1. Смягчение предубеждений- Обучающиеся поймут, как выявлять и устранять ошибки в системах искусственного интеллекта, используя такие методы, как библиотека исправления моделей TensorFlow.
   Этот навык имеет решающее значение для обеспечения справедливости в моделях ИИ и предотвращения дискриминации.
2. Методы интерпретируемости- Курс охватывает практические приемы интерпретации сложных моделей ИИ с использованием Google Cloud и инструментов с открытым исходным кодом.
   Этот навык помогает объяснять прогнозы ИИ, делая ИИ более прозрачным и заслуживающим доверия.
3. Машинное обучение, сохраняющее конфиденциальность Участники узнают о технологиях повышения конфиденциальности, таких как дифференциальная конфиденциальность и федеративное обучение.
   Эти методы необходимы для защиты конфиденциальных данных и обеспечения конфиденциальности пользователей.
4. Безопасность генеративного ИИ- Курс посвящен мерам безопасности, направленным на снижение рисков, связанных с генеративными моделями ИИ.
   Обучающиеся поймут, как настраивать генеративные модели ИИ для лучшего соответствия этическим стандартам.

Почему вам стоит присоединиться к этому курсу

В сегодняшней быстро меняющейся цифровой среде потребность в ответственном ИИ имеет первостепенное значение. Этот курс предназначен для разработчиков ИИ/МО, специалистов по ИИ, инженеров МО и специалистов по данным, которые хотят быть уверены, что их системы ИИ этичны, надежны и полезны для пользователей. Присоединившись к этому курсу, вы получите практические навыки, необходимые для создания справедливых, прозрачных, безопасных и надежных систем ИИ.

URL-адрес курса: https://go.ltdstartupbooster.com/GoogleCloudYapayZeka-20112024

Кому будет полезен этот курс?

Этот курс идеально подходит для:

• Разработчики ИИ/МО: Научиться проектировать и создавать справедливые системы искусственного интеллекта.
• Практики ИИ: Понимать этические аспекты, связанные с разработкой ИИ.
• Инженеры МО: Освоить практические методы интерпретации сложных моделей ИИ.

Не стесняйтесь добавлять любые дополнительные разделы или изменять содержание по мере необходимости!