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Gestione responsabile dei dati per l'AI
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Prova DataCamp for BusinessDescrizione del corso
Scopri di più sulla conformità normativa e sulle licenze
Una volta che avrai capito la teoria di base, userai queste conoscenze per capire cosa serve per essere in regola e ottenere le licenze (chiedendo un parere legale quando serve). Scoprirai alcune delle più importanti normative sui dati, come HIPAA e GDPR, i tipi di licenza più comuni e come usare un piano di gestione dei dati per assicurarti che il tuo progetto di IA sia sempre conforme.Usa i dati in modo responsabile
Le pratiche responsabili in materia di dati riguardano anche come e dove si ottengono i dati. Capirai se una fonte è affidabile o meno, quali sono i suoi eventuali limiti e come integrare i dati provenienti da fonti diverse.Controlla i tuoi dati
Infine, scoprirai cos'è il controllo dei dati e come usare strategie di convalida e mitigazione per assicurarti che i tuoi dati siano sempre imparziali. Con tutte queste competenze, potrai valutare in modo critico e gestire in modo responsabile i dati in qualsiasi progetto di IA. In più, puoi usare queste competenze per qualsiasi progetto futuro che riguarda i dati, così ti sentirai pronto e in grado di affrontare qualsiasi cosa ti capiti!Prerequisiti
Supervised Learning with scikit-learn1
Introduction to Responsible AI Data Management
Learn about the fundamental theory behind responsible data management in AI. You’ll review key dimensions such as security, transparency, fairness, and more before conceptualizing the metrics and challenges associated with these dimensions and understanding how to balance responsible AI with other business and technical requirements.
2
Regulation Compliance and Licensing
Data regulation is essential to the legality of any AI project. Learn about key regulations, third-party licenses, and compliance strategies for informed consent and data-sharing agreements (with legal counsel). Finally, you'll learn about developing robust data governance strategies and management plans to ensure your project remains compliant throughout its lifecycle.
3
Data Acquisition
Navigate through the responsible selection and integration of data sources by understanding the importance of data origin, nature, and temporality, emphasizing legal compliance, diversity, and fairness. By exploring types of bias and their origins, you’ll look at data fairness and representation to create a comprehensive dataset for modeling.
4
Data Validation and Bias Mitigation Strategies
Understand data audits, data validation, and bias mitigation. Data pre-processing and catching bias in modeling do not sound like fun, but let's streamline them with common approaches and trusted techniques!
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