Introduction to Responsible AI in Practice
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Seminarinhalte
Ziele
Inhalte
Modul 1 – KI-Prinzipien und verantwortungsvolle KI
- Die KI-Grundsätze von Google
- Verantwortungsvolle AI-Praktiken
- Allgemeine bewährte Praktiken
Modul 2 – Fairness in der KI
- Überblick über Fairness in der KI
- Beispiele für Instrumente zur Untersuchung der Fairness von Datensätzen und Modellen
- Übung: TensorFlow-Datenvalidierung und TensorFlow-Modellanalyse zur Sicherstellung der Fairness verwenden
Modul 3 – Interpretierbarkeit von AI
- Überblick über die Interpretierbarkeit in der KI
- Auswahl der Metrik
- Taxonomie der Erklärbarkeit in ML-Modellen
- Beispiele für Instrumente zur Untersuchung der Interpretierbarkeit
- Übung: Werkzeug zum Erlernen der Interpretierbarkeit von Textzusammenfassungen
Modul 4 – Datenschutz in ML
- Überblick in Datenschutz in ML
- Sicherheit der Daten
- Modell Sicherheit
- Sicherheit für generative KI in der Google Cloud
Modul 5 – AI-Sicherheit
- Überblick über die AI-Sicherheit
- Widersprüchliche Tests
- Sicherheit im Gen AI Studio
- Labor: Verantwortungsvolle KI mit Gen AI Studio
Badge
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Vorkenntnisse
Zielgruppe
Methoden
Martin Heubeck
Sales Gruppenseminare und Inhouse
Mo – Fr 8:00 – 17:00 Uhr
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+49 891 22216949
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