Detaillierter Kursinhalt
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