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कोर्स

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट

इंटरमीडिएट1 घंटे

किसी भी AI प्रोजेक्ट के लिए, शुरुआत से अंत तक और उससे आगे तक, अपने डेटा को जिम्मेदारी से प्रबंधित करने के पीछे का सिद्धांत सीखें।

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कोर्स विवरण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और डेटा हर जगह हैं। हमारे रोज़मर्रा के जीवन में उनकी बढ़ती उपस्थिति इसे और भी महत्वपूर्ण बना देती है कि हम अपने AI प्रोजेक्ट्स के दौरान डेटा को ज़िम्मेदारी से प्रबंधित करें, चाहे वह काम पर हो या हमारे व्यक्तिगत प्रोजेक्ट्स में। यह वैचारिक पाठ्यक्रम जिम्मेदार AI डेटा प्रबंधन के पीछे के मूलभूत सिद्धांतों का अन्वेषण करेगा, जैसे सुरक्षा और पारदर्शिता, और फिर लाइसेंसिंग, अधिग्रहण, और सत्यापन का अध्ययन करेगा।

नियामक अनुपालन और लाइसेंसिंग के बारे में जानें

मूलभूत सिद्धांत की समझ के साथ, आप इस ज्ञान का उपयोग अपनी अनुपालन और लाइसेंसिंग आवश्यकताओं का आकलन करने के लिए करेंगे (जहाँ उपयुक्त हो, कानूनी सलाह लेते हुए)। आप HIPAA और GDPR जैसी कुछ सबसे महत्वपूर्ण डेटा विनियमों, कुछ सबसे सामान्य लाइसेंस प्रकारों, और यह जानेंगे कि अपने AI प्रोजेक्ट को हमेशा अनुपालन में रखने के लिए डेटा प्रबंधन योजना का उपयोग कैसे करें।

डेटा का स्रोत और उपयोग जिम्मेदारी से करें

जिम्मेदार अभ्यासों में यह भी शामिल है कि आप अपना डेटा कैसे और कहाँ से प्राप्त करते हैं। आप समझेंगे कि कोई स्रोत नैतिक है या नहीं, उसमें क्या सीमाएँ हो सकती हैं, और विभिन्न स्रोतों से डेटा को कैसे एकीकृत किया जाए।

अपने डेटा का ऑडिट करें

अंत में, आप डेटा ऑडिटिंग के बारे में सीखेंगे और यह भी कि अपने डेटा को पूर्वाग्रह-मुक्त बनाए रखने के लिए डेटा वैलिडेशन और शमन रणनीतियों को कैसे लागू किया जाए। इन सभी कौशलों के साथ, आप किसी भी AI प्रोजेक्ट में डेटा का आलोचनात्मक मूल्यांकन और जिम्मेदारीपूर्वक प्रबंधन कर सकेंगे। इसके अलावा, आप इन कौशलों का उपयोग किसी भी भविष्य की डेटा परियोजना के लिए कर सकते हैं, जिससे आप अनुकूलनीय और जो भी आपके सामने आए उसके लिए तैयार महसूस करेंगे!

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

जिम्मेदार AI डेटा मैनेजमेंट का परिचय

AI में जिम्मेदार डेटा मैनेजमेंट के पीछे के बुनियादी सिद्धांत जानें। आप सुरक्षा, पारदर्शिता, निष्पक्षता जैसी प्रमुख डाइमेंशंस की समीक्षा करेंगे। फिर इन डाइमेंशंस से जुड़े मेट्रिक्स और चुनौतियों को कॉन्सेप्चुअलाइज़ करेंगे और समझेंगे कि जिम्मेदार AI को अन्य बिज़नेस और टेक्निकल आवश्यकताओं के साथ कैसे बैलेंस किया जाए।
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2

रेगुलेशन कम्प्लायंस और लाइसेंसिंग

किसी भी AI प्रोजेक्ट की वैधता के लिए डेटा रेगुलेशन ज़रूरी है। प्रमुख विनियमों, थर्ड-पार्टी लाइसेंस, और इन्फॉर्म्ड कंसेंट व डेटा-शेयरिंग एग्रीमेंट्स (कानूनी सलाहकार के साथ) के लिए कम्प्लायंस रणनीतियों के बारे में जानें। अंत में, आप मजबूत डेटा गवर्नेंस रणनीतियाँ और डेटा मैनेजमेंट प्लान विकसित करना सीखेंगे, ताकि आपके प्रोजेक्ट के पूरे लाइफसाइकल में कम्प्लायंस बना रहे।
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3

डेटा अधिग्रहण

डेटा के स्रोत, प्रकृति और समय-आयाम के महत्व को समझकर डेटा सोर्सेज का जिम्मेदार चयन और इंटीग्रेशन करना सीखें, जिसमें कानूनी कम्प्लायंस, विविधता और निष्पक्षता पर जोर है। बायस के प्रकार और उनके स्रोतों की पड़ताल करके, आप डेटा फेयरनेस और रिप्रेजेंटेशन पर ध्यान देंगे ताकि मॉडलिंग के लिए एक व्यापक डेटासेट तैयार हो सके।
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4

डेटा वैलिडेशन और बायस मिटिगेशन रणनीतियाँ

डेटा ऑडिट, डेटा वैलिडेशन, और बायस मिटिगेशन को समझें। डेटा प्री-प्रोसेसिंग और मॉडलिंग में बायस पकड़ना शायद रोचक न लगे, लेकिन आम तरीकों और भरोसेमंद तकनीकों से हम इसे सुव्यवस्थित करेंगे!
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