In diesem Kurs werden Konzepte in Bezug auf die Interpretierbarkeit und Transparenz von kĂźnstlicher Intelligenz vorgestellt. Sie erfahren, warum die Transparenz der KI fĂźr Entwickler-Teams wichtig ist. Dabei lernen Sie praktische Techniken und Tools kennen, mit denen Sie sowohl die Interpretierbarkeit als auch die Transparenz von Daten und KI-Modellen optimieren kĂśnnen.

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Responsible AI: Interpretability & Transparency - Deutsch

Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
Was Sie lernen werden
Interpretierbarkeit und Transparenz im Zusammenhang mit KI definieren
Bedeutung von KI-Interpretierbarkeit und -Transparenz beschreiben
Tools und Techniken, die zum Erreichen von KI-Interpretierbarkeit und -Transparenz genutzt werden, kennenlernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Software Visualization
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Responsible AI
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Analysis
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Applied Machine Learning
Wichtige Details

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1 Aufgabe
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂźhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieses Modul gibt einen Ăberblick Ăźber den Aufbau und die Ziele des Kurses.
Das ist alles enthalten
1 Video
In diesem Modul werden die Begriffe der Interpretierbarkeit und Transparenz von KI erläutert. Sie lernen verschiedene Techniken und Tools kennen, mit denen Sie Interpretierbarkeit und Transparenz sowohl von Daten als auch von KI-Modellen optimieren kÜnnen.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Aufgabe1 App-Element
Dieses Modul beinhaltet eine Zusammenfassung des gesamten Kurses und bietet noch einmal einen Ăberblick Ăźber die wichtigsten Konzepte, Tools und Technologien.
Das ist alles enthalten
1 Video1 LektĂźre
PDF-Links fĂźr Kursteilnehmende zu allen Modulen
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3 LektĂźren
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