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!

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!

Data Validation and Bias Mitigation Strategies

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.

AI-ingenieur voor datawetenschappers

Verantwoordelijke AI-fundamenten

Basisprincipes van Snowflake AI

Data validation definiëren

Verantwoord AI-gegevensbeheer

Praktische interactieve oefening