After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Yapay Zeka (AI) ve veriler her yerde. Günlük hayatımızda giderek artan varlıkları, iş hayatında veya kişisel projelerimizde olsun, yapay zeka projelerimiz boyunca verileri sorumlu bir şekilde yönetmemizi daha da önemli hale getiriyor. Bu kavramsal ders, lisanslama, edinme ve doğrulama konularını incelemeden önce, güvenlik ve şeffaflık gibi sorumlu AI veri yönetiminin temel teorisini ele alacaktır.
Yasal Uygunluk ve Lisanslama Hakkında Bilgi Edinin
Temel teoriyi anladıktan sonra, bu bilgileri uyumluluk ve lisans gereksinimlerinizi değerlendirmek için kullanacaksınız (uygun durumlarda hukuki danışmanlık alacaksınız). HIPAA ve GDPR gibi en önemli veri düzenlemeleri, en yaygın lisans türleri ve AI projenizin her zaman uyumlu kalmasını sağlamak için veri yönetimi planını nasıl kullanacağınız hakkında bilgi edineceksiniz.Verileri Sorumlu Bir Şekilde Kaynak Gösterin ve Kullanın
Sorumlu veri uygulamaları, verilerinizi nasıl ve nereden elde ettiğinizi de içerir. Bir kaynağın etik olup olmadığını, olası sınırlamalarını ve farklı kaynaklardan gelen verileri nasıl entegre edeceğinizi anlayacaksınız.Verilerinizi Denetleyin
Son olarak, veri denetimi ve verilerinizin önyargısız kalmasını sağlamak için veri doğrulama ve azaltma stratejilerini nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Tüm bu becerilerle, herhangi bir yapay zeka projesindeki verileri eleştirel bir şekilde değerlendirebilir ve sorumlu bir şekilde yönetebilirsiniz. Dahası, bu becerileri gelecekteki tüm veri projelerinde kullanabilir, böylece her duruma uyum sağlayabilir ve her türlü duruma hazırlıklı olabilirsiniz!Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Sorumlu AI Veri Yönetimine Giriş
AI’de sorumlu veri yönetiminin temel kuramını öğren. Güvenlik, şeffaflık, adillik ve daha fazlası gibi kilit boyutları gözden geçirecek; ardından bu boyutlarla ilgili metrikleri ve zorlukları kavramsallaştırarak sorumlu AI ile diğer iş ve teknik gereksinimler arasındaki dengeyi nasıl kuracağını anlayacaksın.
- Sorumlu veri boyutları50 XP
- Yapay zekâyı sorumlu geliştirme50 XP
- Sorumlu verinin boyutları100 XP
- Sorumlu AI ölçütleri50 XP
- Sorumlu bir AI projesi planlama50 XP
- Sorumlu veri kullanımı100 XP
- AI projelerinde adillik100 XP
- Sorumlu AI’nın zorlukları50 XP
- Sorumlu AI’da ödünleşimler100 XP
- Mesleki görevler ve etik davranış50 XP
2
Mevzuata Uyum ve Lisanslama
Veri mevzuatı, herhangi bir AI projesinin yasal olması için esastır. Temel düzenlemeleri, üçüncü taraf lisanslarını ve bilgilendirilmiş onam ile veri paylaşım anlaşmalarına (hukuk danışmanlığı ile) yönelik uyum stratejilerini öğren. Son olarak, projenin yaşam döngüsü boyunca uyumlu kalmasını sağlamak için sağlam veri yönetişimi stratejileri ve yönetim planları geliştirmeyi öğreneceksin.
3
Veri Edinimi
Veri kaynağının kökeni, niteliği ve zamansallığının önemini anlayarak, yasal uyum, çeşitlilik ve adillik vurgusuyla verileri sorumlu biçimde seçip entegre etmeyi öğren. Önyargı türlerini ve kaynaklarını keşfederek, modelleme için kapsamlı bir veri kümesi oluşturmak üzere veri adilliği ve temsiline bakacaksın.
4
Veri Doğrulama ve Önyargı Azaltma Stratejileri
Veri denetimleri, veri doğrulama ve önyargı azaltmayı anla. Veri ön işleme ve modellemede önyargıyı yakalamak pek eğlenceli gelmeyebilir; ama gel bunları yaygın yaklaşımlar ve güvenilir tekniklerle pratikleştirelim!
R
Sorumlu AI Veri Yönetimi
Kurs
Tamamlandı
