Dimensões de dados responsáveis

O início de qualquer projeto envolve entender como integrar e implementar dimensões de dados responsáveis. Isso garante o desenvolvimento e a implantação éticos de ferramentas de IA e fortalece a confiança do público.

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Conheça a teoria fundamental por trás da gestão responsável de dados em IA. Você vai revisar dimensões-chave como segurança, transparência, justiça e mais, antes de conceituar as métricas e os desafios associados a essas dimensões e entender como equilibrar IA responsável com outros requisitos de negócios e técnicos.

Exercise 1: Dimensões de dados responsáveis Exercise 2: Desenvolvendo IA de forma responsável Exercise 3: Dimensões de dados responsáveis

Exercicio Atual

Exercise 4: Métricas de IA responsável Exercise 5: Planejando um projeto de IA responsável Exercise 6: Uso responsável de dados Exercise 7: Equidade em projetos de IA Exercise 8: Desafios da IA responsável Exercise 9: Compensações em IA responsável Exercise 10: Deveres profissionais e conduta ética

A regulação de dados é essencial para a legalidade de qualquer projeto de IA. Saiba mais sobre principais regulamentações, licenças de terceiros e estratégias de conformidade para consentimento informado e acordos de compartilhamento de dados (com assessoria jurídica). Por fim, você aprenderá a desenvolver estratégias robustas de governança de dados e planos de gestão para manter seu projeto em conformidade durante todo o ciclo de vida.

Exercise 1: Visão geral da regulamentação de dados Exercise 2: Leis de proteção de dados Exercise 3: Regulação de dados em um projeto Exercise 4: Conformidade de dados Exercise 5: Direitos do proprietário dos dados e conformidade Exercise 6: Acordos de uso de dados (DUAs)Exercise 7: Licenciamento de terceiros Exercise 8: Tipos de licenças Exercise 9: Contratos de licenciamento Exercise 10: Selecionando uma licença Exercise 11: Governança de dados e plano de gerenciamento de dados (DMP)Exercise 12: Gerenciamento de dados Exercise 13: Componentes de um DMP

Navegue pela seleção e integração responsáveis de fontes de dados entendendo a importância da origem, natureza e temporalidade dos dados, com ênfase em conformidade legal, diversidade e justiça. Ao explorar tipos de viés e suas origens, você vai analisar justiça e representatividade dos dados para criar um conjunto de dados abrangente para modelagem.

Exercise 1: Fontes de dados Exercise 2: Tipos de fontes de dados Exercise 3: Fonte de dados e dimensões de responsabilidade Exercise 4: Limitações da fonte de dados Exercise 5: Limitações em fontes de dados Exercise 6: Fontes de dados e viés Exercise 7: Seleção de fontes de dados Exercise 8: Avaliação de fontes de dados Exercise 9: Aumento de dados Exercise 10: Integração de dados Exercise 11: Etapas de integração de dados Exercise 12: Riscos e benefícios da integração de dados

Entenda auditorias de dados, validação de dados e mitigação de vieses. Pré-processamento de dados e detecção de viés na modelagem podem não parecer empolgantes, mas vamos simplificar com abordagens comuns e técnicas confiáveis!

Exercise 1: Auditoria de dados Exercise 2: Auditoria de dados no ciclo de vida do projeto Exercise 3: Necessidade de auditoria de dados Exercise 4: Validação de dados Exercise 5: Definindo validação de dados Exercise 6: Abordagens de validação de dados Exercise 7: Boas práticas de validação de dados Exercise 8: Análise por subgrupos Exercise 9: Validação de dados no projeto Exercise 10: Pré-processamento e viés Exercise 11: Mitigação de vieses Exercise 12: Estratégias de mitigação Exercise 13: Mitigação de vieses ao longo do ciclo de vida do projeto Exercise 14: Consequências da mitigação de vieses Exercise 15: Viés pós-implantação Exercise 16: Parabéns!