在数据密集型的 AI 项目中，数据治理为负责任地管理数据资产提供战略框架，而数据管理计划则明确项目全生命周期内高效处理数据的具体操作流程与实践。
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
了解 AI 中负责任数据管理的基本理论。您将回顾安全性、透明性、公平性等关键维度，并在此基础上思考与这些维度相关的度量与挑战，理解如何在负责任的 AI 与其他业务和技术需求之间取得平衡。
数据监管是任何 AI 项目合法性的基础。了解关键法规、第三方许可，以及就知情同意与数据共享协议（需法律顾问参与）的合规策略。最后，您将学习如何制定健全的数据治理策略与数据管理计划，确保项目在整个生命周期内保持合规。
当前练习
通过理解数据来源、性质与时效性的重要性，掌握负责任地选择与整合数据源的方法，重点关注合法合规、多样性与公平性。通过探索偏差类型及其来源，您将从数据公平与代表性出发，构建用于建模的全面数据集。
理解数据审计、数据验证与偏差缓解。数据预处理与在建模中捕捉偏差听起来或许不有趣，但让我们用常见方法与可靠技术来简化这一过程！
