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.

Responsible data dimensions

Developing AI responsibly

Dimensions of responsible data

Responsible AI metrics

Planning a responsible AI project

Responsible data use

Fairness in AI projects

Challenges of responsible AI

Trade-offs in responsible AI

Professional duties and ethical conduct

Introduction to Responsible AI Data Management

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.

Overview of data regulation

Data protection laws

Data regulation in a project

Data compliance

Data owner rights and compliance

Data use agreements (DUAs)

Third-party licensing

Types of licenses

Licensing agreements

Selecting a license

Data governance and data management plan (DMP)

Data management

Components of a DMP

Regulation Compliance and Licensing

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.

Data sources

Data source types

Data source and responsible dimensions

Data source limitations

Limitations in data sources

Data sources and bias

Data source selection

Evaluation of data sources

Data augmentation

Data integration

Data integration steps

Risks and benefits of data integration

Data Acquisition

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!

Audit dei dati

Data audit nel ciclo di vita del progetto

Opzioni

Data audit richiesto

Data audit non richiesto

Necessità di un data audit

Convalida dei dati

Definire la data validation

Approcci alla data validation

Buone pratiche per la validazione dei dati

Passaggi dell'analisi per sottogruppi

Analisi per sottogruppi

Validazione dei dati nel progetto

Bias potenziale

Senza bias

Pre-processing e bias

Mitigazione del bias

Strategie di mitigazione

Fase di pre-elaborazione

Fase di modellazione

Fase post-deployment

Mitigazione del bias lungo il ciclo di vita del progetto

Conseguenze della mitigazione del bias

Ricalibrazione del modello

Uso improprio

Bias post-deployment

Congratulazioni!

Data Validation and Bias Mitigation Strategies

Gestire i dati in modo responsabile è fondamentale, soprattutto nell'Intelligenza Artificiale (AI). Questo corso concettuale ti insegnerà le basi delle pratiche responsabili sui dati, tra cui acquisizione dei dati, principali regolamenti e strategie di convalida dei dati e mitigazione dei bias. Potrai applicare queste competenze per usare il pensiero critico in qualsiasi progetto sui dati, assicurandoti un progetto di successo, responsabile e conforme dall'inizio alla fine.

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.
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<h2>Scopri di più sulla conformità normativa e sulle licenze</h2> 

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.
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<h2>Usa i dati in modo responsabile</h2>

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.
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<h2>Controlla i tuoi dati</h2>

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!

Supervised Learning with scikit-learn

Impara a gestire responsabilmente i dati per progetti AI, dall'inizio alla fine e oltre.

Gestione responsabile dei dati per l'AI

Scopri la teoria che sta dietro alla gestione responsabile dei tuoi dati per qualsiasi progetto di IA, dall'inizio alla fine e oltre.

Ingegnere AI associato per scienziati dei dati

Fondamenti di un'IA responsabile

Nozioni di base sull'intelligenza artificiale di Snowflake

Definire la data validation

Gestione responsabile dei dati per l'AI

Esercizio pratico interattivo