Introduction to Responsible AI in Practice

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Vor Ort, Online
Startdatum und Ort

Introduction to Responsible AI in Practice

PROTRANET GmbH
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Startdaten und Startorte

computer Online:
10. Feb 2025
placeMünchen
10. Feb 2025
computer Online:
21. Feb 2025
placeBerlin
21. Feb 2025
placeHamburg
21. Feb 2025
computer Online:
28. Feb 2025
placeFreiburg
28. Feb 2025
placeHeidelberg
28. Feb 2025
placeKarlsruhe
28. Feb 2025
placeSaarbrücken
28. Feb 2025
placeStuttgart
28. Feb 2025
computer Online:
17. Mär 2025
placeFrankfurt
17. Mär 2025
placeKöln
17. Mär 2025
computer Online:
28. Mär 2025
placeAugsburg
28. Mär 2025
placeMünchen
28. Mär 2025
placeNürnberg
28. Mär 2025
placePassau
28. Mär 2025
placeRegensburg
28. Mär 2025

Beschreibung

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
Mod…

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Frequently asked questions

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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

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