Wymiary odpowiedzialnego zarządzania danymi

Na początku każdego projektu ważne jest zrozumienie, jak integrować i wdrażać wymiary odpowiedzialnego zarządzania danymi. Zapewnia to etyczne tworzenie i wdrażanie narzędzi AI oraz buduje zaufanie publiczne.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Odpowiedzialne zarządzanie danymi w AI

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie

To ćwiczenie jest częścią kursu

Odpowiedzialne zarządzanie danymi w AI

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Rozpocznij kurs za darmo

Poznaj podstawy teorii odpowiedzialnego zarządzania danymi w AI. Zapoznasz się z kluczowymi wymiarami, takimi jak bezpieczeństwo, przejrzystość, sprawiedliwość i inne, a następnie przeanalizujesz metryki i wyzwania z nimi związane. Dowiesz się też, jak równoważyć zasady odpowiedzialnej AI z wymaganiami biznesowymi i technicznymi.

Exercise 1: Wymiary odpowiedzialnego zarządzania danymi Exercise 2: Odpowiedzialne tworzenie AI Exercise 3: Wymiary odpowiedzialnego zarządzania danymi

Bieżące ćwiczenie

Exercise 4: Mierniki odpowiedzialnej AI Exercise 5: Planowanie odpowiedzialnego projektu AI Exercise 6: Odpowiedzialne wykorzystanie danych Exercise 7: Sprawiedliwość w projektach AI Exercise 8: Wyzwania odpowiedzialnej AI Exercise 9: Kompromisy w odpowiedzialnej AI Exercise 10: Obowiązki zawodowe i etyczne postępowanie

Regulacje dotyczące danych są podstawą legalności każdego projektu AI. Poznasz kluczowe przepisy, licencje stron trzecich oraz strategie zapewnienia zgodności w zakresie świadomej zgody i umów o udostępnianie danych (przy wsparciu radcy prawnego). Nauczysz się też tworzyć solidne strategie zarządzania danymi i plany zarządzania, aby projekt pozostał zgodny z przepisami przez cały cykl życia.

Exercise 1: Przegląd regulacji dotyczących danych Exercise 2: Przepisy o ochronie danych Exercise 3: Regulacje dotyczące danych w projekcie Exercise 4: Zgodność z przepisami dotyczącymi danych Exercise 5: Prawa właścicieli danych i zgodność z przepisami Exercise 6: Umowy o wykorzystanie danych (DUA)Exercise 7: Licencjonowanie przez strony trzecie Exercise 8: Rodzaje licencji Exercise 9: Umowy licencyjne Exercise 10: Wybór licencji Exercise 11: Zarządzanie danymi i plan zarządzania danymi (DMP)Exercise 12: Zarządzanie danymi Exercise 13: Elementy planu zarządzania danymi (DMP)

Naucz się odpowiedzialnie dobierać i integrować źródła danych. Zrozumiesz, jak ważne jest pochodzenie danych, ich charakter i aktualność, z naciskiem na zgodność z prawem, różnorodność i sprawiedliwość. Analizując rodzaje błędów systematycznych i ich źródła, przyjrzysz się zagadnieniom rzetelności i reprezentatywności danych, aby zbudować kompleksowy zbiór danych do modelowania.

Exercise 1: Źródła danych Exercise 2: Typy źródeł danych Exercise 3: Źródła danych a wymiary odpowiedzialności Exercise 4: Ograniczenia źródeł danych Exercise 5: Ograniczenia źródeł danych Exercise 6: Źródła danych a obciążenie Exercise 7: Wybór źródeł danych Exercise 8: Ocena źródeł danych Exercise 9: Augmentacja danych Exercise 10: Integracja danych Exercise 11: Etapy integracji danych Exercise 12: Ryzyko i korzyści integracji danych

Zgłęb zagadnienia audytu danych, walidacji i ograniczania błędów systematycznych. Wstępne przetwarzanie danych i wykrywanie błędów w modelowaniu to tematy, które warto poznać – przedstawimy je w przystępny sposób, korzystając z popularnych podejść i sprawdzonych technik!

Exercise 1: Audyt danych Exercise 2: Audyt danych w cyklu życia projektu Exercise 3: Kiedy przeprowadzać audyt danych Exercise 4: Walidacja danych Exercise 5: Definiowanie walidacji danych Exercise 6: Podejścia do walidacji danych Exercise 7: Najlepsze praktyki walidacji danych Exercise 8: Analiza podgrup Exercise 9: Walidacja danych w projekcie Exercise 10: Wstępne przetwarzanie a stronniczość Exercise 11: Ograniczanie błędu systematycznego Exercise 12: Strategie ograniczania stronniczości Exercise 13: Ograniczanie stronniczości na przestrzeni cyklu życia projektu Exercise 14: Konsekwencje ograniczania stronniczości Exercise 15: Stronniczość po wdrożeniu Exercise 16: Gratulacje!