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.

Dimensioni dei dati responsabili

Sviluppare l'AI in modo responsabile

Opzioni

Equità e diversità

Trasparenza e responsabilità

Legalità, privacy e sicurezza

Metriche per un'AI responsabile

Pianificare un progetto di AI responsabile

Uso responsabile dei dati

Uso non responsabile dei dati

Disparate impact

Equal opportunity

Demographic parity

Equità nei progetti di AI

Sfide dell’AI responsabile

 Gestione dei dati non responsabile

Gestione dei dati responsabile

Compromessi nella Responsible AI

Doveri professionali e condotta etica

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!

Data audit

Data audit in the project lifecycle

Need for data audit

Data validation

Defining data validation

Data validation approaches

Data validation best practices

Subgroup analysis

Data validation in the project

Pre-processing and bias

Bias mitigation

Mitigation strategies

Bias mitigation throughout project lifecycle

Consequences of bias mitigation

Post-deployment bias

Congratulations!

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.
<br><br>
<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.
<br><br>
<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.
<br><br>
<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

Lead ML Engineer

Metriche per l’AI responsabile

Ciclo di vita di un progetto AI

Progetto di AI responsabile

Caratteristiche protette

Acquisizione dei dati

AI nel riconoscimento facciale

Esiti equi e disparità demografica

Modeling

Deployment e monitoraggio

Applicare le metriche

Laten we oefenen!

Introduction to Responsible AI Data Management - Metriche per un'AI responsabile

Metriche per un'AI responsabile

Create Your Free Account