Leer de basisprincipes achter verantwoord gegevensbeheer in AI. Je kijkt naar kerndimensies zoals beveiliging, transparantie, eerlijkheid en meer, waarna je de bijbehorende metriek en uitdagingen conceptualiseert en leert hoe je verantwoord AI in balans brengt met andere zakelijke en technische vereisten.

Dimensies van verantwoord omgaan met data

AI verantwoord ontwikkelen

KPI's voor verantwoorde AI

Een verantwoordelijk AI-project plannen

Verantwoord datagebruik

Eerlijkheid in AI-projecten

Uitdagingen van verantwoorde AI

Afwegingen in verantwoorde AI

Professionele plichten en ethisch handelen

Introductie tot verantwoord AI-gegevensbeheer

Dataverordening is essentieel voor de rechtmatigheid van elk AI-project. Leer over belangrijke regelgeving, licenties van derden en compliance-strategieën voor geïnformeerde toestemming en gegevensdelingsafspraken (met juridisch advies). Tot slot leer je robuuste strategieën voor data governance en beheerplannen te ontwikkelen, zodat je project gedurende de hele levenscyclus compliant blijft.

Overzicht van gegevensregulering

Wetten voor gegevensbescherming

Dataverordening in een project

Datacompliance

Rechten van gegevenseigenaren en naleving

Data use agreements (DUA's)

Licenties van derden

Typen licenties

Licentieovereenkomsten

Een licentie kiezen

Data governance en databeheerplan (DMP)

Databeheer

Onderdelen van een DMP

Naleving van regelgeving en licenties

Navigeer door de verantwoorde selectie en integratie van gegevensbronnen door het belang te begrijpen van herkomst, aard en tijdelijkheid van data, met nadruk op juridische naleving, diversiteit en eerlijkheid. Door typen bias en hun oorsprong te verkennen, bekijk je dataverdeling en representatie om een complete gegevensset voor modellering te creëren.

Databronnen

Typen databronnen

Gegevensbron en verantwoordingsdimensies

Beperkingen van gegevensbronnen

Beperkingen in databronnen

Databronnen en bias

Selectie van gegevensbronnen

Evaluatie van databronnen

Data-augmentatie

Gegevensintegratie

Stappen voor dataintegratie

Risico’s en voordelen van gegevensintegratie

Gegevensverwerving

Begrijp data-audits, gegevensvalidatie en het beperken van bias. Datapreprocessing en bias opsporen in modellering klinken misschien niet leuk, maar we maken het efficiënter met gangbare aanpakken en beproefde technieken!

Data-audit

Data-audit in de projectlevenscyclus

Opties

Data-audit vereist

Geen data-audit vereist

Noodzaak van een data-audit

Datavalidatie

Data validation definiëren

Aanpakken voor gegevensvalidatie

Best practices voor datavalidatie

Stappen voor subgroepanalyse

Subgroepanalyse

Datavalidatie in het project

Potentiële bias

Bias-vrij

Voorbewerking en bias

Bias beperken

Mitigatiestrategieën

Preprocessing-fase

Modelleerfase

Fase na uitrol

Bias mitigeren tijdens de projectlevenscyclus

Gevolgen van bias-mitigatie

Modelherkalibratie

Onjuist gebruik

Bias na implementatie

Gefeliciteerd!

Gegevensvalidatie en strategieën voor biasmitigatie

Data verantwoord omgaan is cruciaal, zeker bij Artificial Intelligence (AI). Deze conceptuele cursus leert je de basis van verantwoord datagebruik, waaronder gegevensverwerving, belangrijke regelgeving en strategieën voor gegevensvalidatie en het beperken van bias. Met deze vaardigheden kun je kritisch nadenken bij elk dataproject, zodat je project van begin tot eind succesvol, verantwoord en compliant is.

Kunstmatige intelligentie (AI) en data zijn overal. Omdat ze steeds meer in ons dagelijks leven zitten, is het extra belangrijk dat we op een verantwoorde manier omgaan met gegevens in onze AI-projecten, zowel op het werk als in onze persoonlijke projecten. Deze conceptuele cursus gaat in op de basisprincipes van verantwoord AI-gegevensbeheer, zoals veiligheid en transparantie, voordat we kijken naar licenties, verwerving en validatie.
<br><br>
<h2>Meer info over naleving van regelgeving en licenties</h2> 

Met kennis van de basisprincipes kun je je nalevings- en licentievereisten beoordelen (en indien nodig juridisch advies inwinnen). Je leert over een paar van de belangrijkste gegevensregels zoals HIPAA en GDPR, een paar van de meest voorkomende licentietypes en hoe je een gegevensbeheerplan kunt gebruiken om ervoor te zorgen dat je AI-project altijd aan de regels voldoet.
<br><br>
<h2>Gebruik gegevens op een verantwoorde manier</h2>

Verantwoord omgaan met gegevens gaat ook over hoe en waar je je gegevens vandaan haalt. Je leert of een bron ethisch verantwoord is, welke beperkingen er eventueel zijn en hoe je gegevens uit verschillende bronnen kunt combineren.
<br><br>
<h2>Controleer je gegevens</h2>

Tot slot leer je over data-auditing en hoe je datavalidatie en mitigatiestrategieën kunt toepassen om ervoor te zorgen dat je data vrij van vooringenomenheid blijven. Met al deze vaardigheden kun je de gegevens in elk AI-project kritisch beoordelen en op een verantwoorde manier beheren. Bovendien kun je deze vaardigheden gebruiken voor elk toekomstig dataproject, waardoor je je flexibel voelt en klaar bent voor wat er ook op je pad komt!

Supervised Learning with scikit-learn

Leer de theorie achter verantwoord databeheer voor AI-projecten, van begin tot eind en verder.

Verantwoord AI-gegevensbeheer

Leer de theorie achter het verantwoord beheren van je data voor elk AI-project, van begin tot eind en verder.

Data-audit

Create Your Free Account