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

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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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