After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
L'intelligenza artificiale (AI) e i dati sono ovunque. La loro presenza sempre più forte nella nostra vita di tutti i giorni rende ancora più importante gestire in modo responsabile i dati in tutti i nostri progetti di IA, sia al lavoro che nei nostri progetti personali. Questo corso ti farà capire le basi della gestione responsabile dei dati dell'intelligenza artificiale, come la sicurezza e la trasparenza, prima di parlare di licenze, acquisizione e convalida.
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
Curriculum
Programma del corso
1
Introduzione alla gestione responsabile dei dati per l'AI
Scopri la teoria di base alla base della gestione responsabile dei dati nell'AI. Ripasserai dimensioni chiave come sicurezza, trasparenza, equità e altro, per poi concettualizzare metriche e sfide associate a queste dimensioni e capire come bilanciare un'AI responsabile con altri requisiti aziendali e tecnici.
- Dimensioni dei dati responsabili50 XP
- Sviluppare l'AI in modo responsabile50 XP
- Dimensioni dei dati responsabili100 XP
- Metriche per un'AI responsabile50 XP
- Pianificare un progetto di AI responsabile50 XP
- Uso responsabile dei dati100 XP
- Equità nei progetti di AI100 XP
- Sfide dell’AI responsabile50 XP
- Compromessi nella Responsible AI100 XP
- Doveri professionali e condotta etica50 XP
2
Conformità normativa e licenze
La regolamentazione dei dati è essenziale per la legalità di qualsiasi progetto di AI. Scopri i principali regolamenti, le licenze di terze parti e le strategie di conformità per il consenso informato e gli accordi di condivisione dei dati (con consulenza legale). Infine, imparerai a sviluppare strategie solide di data governance e piani di gestione dei dati per garantire che il tuo progetto resti conforme durante tutto il suo ciclo di vita.
3
Acquisizione dei dati
Orienta la selezione e l'integrazione responsabile delle fonti di dati comprendendo l'importanza dell'origine, della natura e della temporalità dei dati, con enfasi su conformità legale, diversità ed equità. Esplorando i tipi di bias e le loro origini, esaminerai equità e rappresentatività dei dati per creare un insieme di dati completo per la modellazione.
4
Convalida dei dati e strategie di mitigazione dei bias
Comprendi audit dei dati, convalida dei dati e mitigazione dei bias. Il pre-processing dei dati e l'individuazione dei bias in fase di modellazione possono non sembrare entusiasmanti, ma rendiamoli più snelli con approcci comuni e tecniche affidabili!
R
Gestione responsabile dei dati per l'AI
Corso
completato
