Responsible Artificial Intelligence Practices (Traditional Chinese)

Overview

在本課程中，您將學習 AI 實踐。首先，將為您介紹什麼是負責任的 AI。您將學習如何定義負責任的 AI、瞭解負責任的 AI 嘗試克服之挑戰，以及探索負責任 AI 的核心維度。

然後，您將深入探索一些主題，瞭解開發負責任的 AI 系統。將為您介紹由 AWS 提供，以協助您使用負責任的 AI 之服務和工具。您也將瞭解在為 AI 系統選擇模型和準備資料時，負責任 AI 之考量。

最後，您會瞭解透明且可解釋的模型。您將深入瞭解若模型是透明且可解釋，其代表什麼意義。您也將探索透明模型的權衡取捨考量以及可解釋 AI 的以人為中心設計原則。

• 課程等級：基礎
• 課程時長：1 小時

活動

本課程包括互動元素、文本說明、說明圖形，以及知識檢測。

課程目標

在本課程中，您將學習如何進行下列事項：

• 描述負責任的 AI
• 解釋 AI 模型中的偏見
• 識別生成式 AI 的風險
• 識別負責任 AI 的核心維度
• 描述 AWS 為負責任的 AI 所提供的服務和工具
• 說明選擇模型的負責任做法
• 描述負責任資料集的負責任特性
• 描述透明且可解釋的模型
• 識別 AI 模型的負責任權衡取捨
• 說明以人為中心設計的原則

目標對象

本課程適用於下列對象：

• 對機器學習與人工智慧感興趣的個人，與特定工作角色無關
• 有意參加經 AWS 認證的 AI 從業人員認證考試的個人

先決條件

負責任的 AI 實踐是一系列課程中的一部分，該系列課程促進人工智慧、機器學習和生成式 AI 的基礎。

如果您尚未完成，建議您完成以下兩個課程：

• 機器學習與人工智慧的基礎
• 探索人工智慧使用案例和應用程式

課程大綱

第 1 節：簡介

• 簡介

第 2 節：負責任 AI 的簡介

• 什麼是負責任的 AI
• 負責任 AI 的挑戰
• 負責任 AI 的核心維度
• 知識檢測

第 3 節：開發負責任的 AI 系統

• 負責任的 AI 的 Amazon 服務和工具
• 選擇模型時的負責任考量因素
• 負責任的資料集準備
• 知識檢測

第 4 節：透明且可解釋的 AI 模型

Syllabus

Taught by

Tags

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