As generative AI becomes deeply woven into enterprise workflows, the need for ethical, scalable, and trustworthy data practices has never been greater. This course dives into two foundational pillars of modern AI strategy: Traceable Data Lineage and Responsible AI Governance.
Data Lineage & Ethical Frameworks for Responsible AI
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Data Lineage & Ethical Frameworks for Responsible AI
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung fĂźr Modern Data Strategy for Enterprise Generative AI
Dozenten: David Drummond
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
8 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Explain the role of traceable data lineage in AI reliability.
Apply governance frameworks to manage ethical and regulatory risks.
Tag and trace AI-generated content using modern tools.
Design scalable governance strategies for enterprise AI applications.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Architecture
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Responsible AI
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Metadata Management
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Data Strategy
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Information Privacy
- Kategorie: Data Quality
- Kategorie: Data Governance
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Wichtige Details
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KĂźrzlich aktualisiert!
September 2025
Bewertungen
9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung fĂźr Modern Data Strategy for Enterprise Generative AI
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
As AI-generated content and data-driven systems become central to digital ecosystems, organizations must adopt strong governance practices to ensure transparency, accountability, and trust. This module introduces the need for data governance, explores its core concepts and frameworks, and explains how provenance technologies like C2PA help verify digital content authenticity. You'll learn how to tag AI-generated content, detect misinformation, and apply ethical AI principles in real-time environments. The module also covers tools like DuckLake, use cases in misinformation detection, and global perspectives such as the World Economic Forumâs AI Governance Frameworkâequipping you to build responsible, resilient, and trustworthy AI systems.
Das ist alles enthalten
8 Videos3 LektĂźren3 Aufgaben1 Plug-in
In this module, youâll dive into the world of data pipelinesâthe invisible engines powering modern analytics and AI. Youâll explore why they matter, how to build them with governance in mind, and what it takes to keep them running smoothly. Youâll get hands-on with demos that show how to visualize and monitor data flows, and discover how data lineage helps track where data comes from, how it changes, and where it goes. By the end, youâll understand how to design smarter, more trustworthy pipelines that support transparency, compliance, and real-time decision-making.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 LektĂźre3 Aufgaben2 Unbewertete Labore1 Plug-in
In this module, youâll explore how to build AI systems that are not only powerful but also principled. From understanding the core principles of responsible AI to designing ethics-by-design workflows, youâll learn how to embed trust and accountability into every stage of the AI lifecycle. Discover how governance automation, security frameworks, and advanced governance patterns can elevate your data strategy, while staying ahead of future trends in AI and compliance. Whether you're shaping policy or building systems, this module equips you to lead with integrity in the age of intelligent technology.
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10 Videos3 Aufgaben1 Plug-in
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Häufig gestellte Fragen
This course provides practical frameworks and techniques for implementing ethical, traceable, and compliant data practices for AI systems. It's important because organizations face increasing regulatory scrutiny and public expectations regarding AI transparency and ethics.
This course is designed for professionals who need to ensure AI systems meet ethical standards and regulatory requirements while maintaining data traceability and governance.
You'll be able to design governance frameworks for AI systems, implement data lineage tracking, create ethics-by-design workflows, and establish content authenticity verification systems. These skills enable you to build responsible AI systems that maintain trust and compliance.
Weitere Fragen
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