After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Kecerdasan Buatan (AI) dan data ada di mana-mana. Peningkatan kehadiran mereka dalam kehidupan sehari-hari kita membuatnya semakin penting untuk memastikan kita mengelola data secara bertanggung jawab sepanjang proyek AI kita, baik di tempat kerja maupun dalam proyek pribadi kita. Kursus konseptual ini akan membahas teori dasar di balik pengelolaan data AI yang bertanggung jawab, seperti keamanan dan transparansi, sebelum membahas lisensi, akuisisi, dan validasi.
Pelajari Tentang Kepatuhan Regulasi dan Perizinan
Dengan pemahaman tentang teori dasar, Anda akan menggunakan pengetahuan ini untuk mengevaluasi persyaratan kepatuhan dan perizinan Anda (dan berkonsultasi dengan penasihat hukum jika diperlukan). Anda akan mempelajari beberapa peraturan data paling penting seperti HIPAA dan GDPR, beberapa jenis lisensi yang paling umum, serta cara menggunakan rencana pengelolaan data untuk memastikan proyek AI Anda selalu mematuhi peraturan.Gunakan dan Kelola Data dengan Bertanggung Jawab
Praktik pengelolaan data yang bertanggung jawab juga mencakup cara dan tempat Anda memperoleh data. Anda akan memahami apakah suatu sumber bersifat etis atau tidak, batasan-batasan yang mungkin dimilikinya, dan cara mengintegrasikan data dari berbagai sumber.Audit Data Anda
Akhirnya, Anda akan mempelajari tentang audit data dan cara menerapkan strategi validasi dan mitigasi data untuk memastikan data Anda tetap bebas dari bias. Dengan semua keterampilan ini, Anda akan mampu mengevaluasi secara kritis dan mengelola data dengan bertanggung jawab dalam proyek AI apa pun. Selain itu, Anda dapat menggunakan keterampilan ini untuk proyek data apa pun di masa depan, sehingga Anda merasa fleksibel dan siap menghadapi apa pun yang datang!Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Pengantar Manajemen Data AI yang Bertanggung Jawab
Pelajari teori dasar di balik manajemen data yang bertanggung jawab dalam AI. Anda akan meninjau dimensi kunci seperti keamanan, transparansi, keadilan, dan lainnya sebelum mengonseptualisasikan metrik serta tantangan yang terkait dengan dimensi tersebut, serta memahami cara menyeimbangkan AI yang bertanggung jawab dengan kebutuhan bisnis dan teknis lainnya.
- Dimensi data yang bertanggung jawab50 XP
- Mengembangkan AI secara bertanggung jawab50 XP
- Dimensi data yang bertanggung jawab100 XP
- Metrik AI yang Bertanggung Jawab50 XP
- Merencanakan proyek AI yang bertanggung jawab50 XP
- Penggunaan data yang bertanggung jawab100 XP
- Keadilan dalam proyek AI100 XP
- Tantangan AI yang Bertanggung Jawab50 XP
- Pertukaran (trade-off) dalam AI yang bertanggung jawab100 XP
- Tugas profesional dan perilaku etis50 XP
2
Kepatuhan Regulasi dan Perizinan
Regulasi data sangat penting bagi legalitas setiap proyek AI. Pelajari regulasi kunci, lisensi pihak ketiga, serta strategi kepatuhan untuk persetujuan yang diinformasikan dan perjanjian berbagi data (dengan penasihat hukum). Terakhir, Anda akan mempelajari pengembangan strategi tata kelola data yang kuat dan rencana pengelolaan untuk memastikan proyek Anda tetap patuh sepanjang siklus hidupnya.
3
Akuisisi Data
Jelajahi pemilihan dan integrasi sumber data yang bertanggung jawab dengan memahami pentingnya asal, sifat, dan temporalitas data, serta menekankan kepatuhan hukum, keragaman, dan keadilan. Dengan menelaah jenis-jenis bias dan asal-usulnya, Anda akan meninjau keadilan dan representasi data untuk membangun himpunan data yang komprehensif bagi pemodelan.
4
Validasi Data dan Strategi Mitigasi Bias
Pahami audit data, validasi data, dan mitigasi bias. Prapemrosesan data dan mendeteksi bias dalam pemodelan mungkin terdengar tidak menarik, tetapi mari kita sederhanakan dengan pendekatan umum dan teknik tepercaya!
R
Manajemen Data AI yang Bertanggung Jawab
Kursus
Selesai
