Introduction to Responsible AI in Practice

• Überblick über die Grundsätze und Praktiken von Responsible AI
• Implementierung von Verfahren zur Überprüfung auf unlautere Verzerrungen in Modellen des maschinellen Lernens
• Erforschung von Techniken zur Interpretation des Verhaltens von Modellen des maschinellen Lernens in einer für den Menschen verständlichen Weise
• Schaffung von Prozessen, die den Schutz sensibler Daten in Anwendungen für maschinelles Lernen gewährleisten
• Verstehen von Techniken zur Gewährleistung der Sicherheit generativer KI-gestützter Anwendungen

Modul 1 - KI-Prinzipien und verantwortungsvolle KI

• Die KI-Grundsätze von Google
• Verantwortungsvolle AI-Praktiken
• Allgemeine bewährte Praktiken

Modul 2 - Fairness in der KI

• Überblick über Fairness in der KI
• Beispiele für Instrumente zur Untersuchung der Fairness von Datensätzen und Modellen
• Übung: TensorFlow-Datenvalidierung und TensorFlow-Modellanalyse zur Sicherstellung der Fairness verwenden

Modul 3 - Interpretierbarkeit von AI

• Überblick über die Interpretierbarkeit in der KI
• Auswahl der Metrik
• Taxonomie der Erklärbarkeit in ML-Modellen
• Beispiele für Instrumente zur Untersuchung der Interpretierbarkeit
• Übung: Werkzeug zum Erlernen der Interpretierbarkeit von Textzusammenfassungen

Modul 4 - Datenschutz in ML

• Überblick in Datenschutz in ML
• Sicherheit der Daten
• Modell Sicherheit
• Sicherheit für generative KI in der Google Cloud

Modul 5 - AI-Sicherheit

• Überblick über die AI-Sicherheit
• Widersprüchliche Tests
• Sicherheit im Gen AI Studio
• Labor: Verantwortungsvolle KI mit Gen AI Studio

Praktiker des maschinellen Lernens und Entwickler von KI-Anwendungen, die generative KI auf verantwortungsvolle Weise nutzen möchten. Im Absagefall durch den Veranstalter behält sich die PROTRANET das Recht vor, Umbuchungen auf ein komprimiertes LIVEINAR (Online) vorzunehmen oder falls möglich in Rücksprache mit Ihnen den Termin zu verschieben. Der Preis bleibt in beiden Fällen unverändert. Eine kostenfreie Stornierung ist bis 28 Tage vor dem Seminar möglich.