Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về các phương pháp thực hành AI có trách nhiệm. Đầu tiên, bạn sẽ tìm hiểu định nghĩa về AI có trách nhiệm. Bạn sẽ tìm hiểu cách định nghĩa AI có trách nhiệm, những thách thức mà AI có trách nhiệm cần giải quyết và khám phá các phương diện cốt lõi của AI có trách nhiệm.
Sau đó, bạn sẽ tìm hiểu sâu về một số chủ đề để phát triển hệ thống AI có trách nhiệm. Phần này sẽ giới thiệu các dịch vụ và công cụ mà AWS cung cấp để giúp bạn thực hành AI có trách nhiệm. Bạn cũng sẽ tìm hiểu các vấn đề cần cân nhắc về AI có trách nhiệm khi lựa chọn mô hình và chuẩn bị dữ liệu cho hệ thống AI.
Cuối cùng, bạn sẽ tìm hiểu về các mô hình minh bạch và có thể giải thích. Bạn sẽ hiểu rõ mô hình minh bạch và có thể giải thích là gì. Bạn cũng sẽ khám phá sự đánh đổi cần cân nhắc cho các mô hình minh bạch và nguyên tắc thiết kế tập trung vào con người dành cho AI có thể giải thích.
- Trình độ khóa học: Cơ bản
- Thời lượng: 1 giờ
Hoạt động
Khóa học này có các yếu tố tương tác, văn bản hướng dẫn, đồ họa minh họa và kiểm tra kiến thức.
Mục tiêu của khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách:
- Mô tả AI có trách nhiệm
- Giải thích độ lệch trong mô hình AI
- Xác định rủi ro của AI tạo sinh
- Xác định các phương diện cốt lõi của AI có trách nhiệm
- Mô tả các dịch vụ và công cụ mà AWS cung cấp cho AI có trách nhiệm
- Giải thích các phương pháp thực hành có trách nhiệm để lựa chọn mô hình
- Mô tả các đặc điểm có trách nhiệm của bộ dữ liệu có trách nhiệm
- Mô tả về mô hình minh bạch và có thể giải thích
- Xác định những đánh đổi có trách nhiệm của mô hình AI
- Giải thích các nguyên tắc thiết kế tập trung vào con người
Đối tượng học viên
Khóa học này dành cho các đối tượng sau:
- Những cá nhân quan tâm đến công nghệ máy học và trí tuệ nhân tạo, không phụ thuộc vào vai trò công việc cụ thể
- Những cá nhân có ý định tham dự kỳ thi lấy chứng chỉ AWS Certified AI Practitioner
Điều kiện tiên quyết
Responsible AI Practices là một phần trong chuỗi khóa học cung cấp kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo, máy học và AI tạo sinh. Nếu bạn chưa tham gia khóa học này, bạn nên hoàn thành 2 khóa học sau:
- Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence
- Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications
Đề cương khóa học
Phần 1: Giới thiệu
- Giới thiệu
Phần 2: Giới thiệu về AI có trách nhiệm
- AI có trách nhiệm là gì?
- Những thách thức của AI có trách nhiệm
- Các phương diện cốt lõi của AI có trách nhiệm
- Kiểm tra kiến thức
Phần 3: Phát triển hệ thống AI có trách nhiệm
- Các dịch vụ và công cụ của Amazon dành cho AI có trách nhiệm
- Cân nhắc có trách nhiệm khi lựa chọn mô hình
- Chuẩn bị bộ dữ liệu có trách nhiệm
- Kiểm tra kiến thức
Phần 4: Mô hình AI minh bạch và có thể giải thích
- Mô hình minh bạch và có thể giải thích là gì
- Sự đánh đổi của mô hình AI có trách nhiệm
- Các nguyên tắc thiết kế tập trung vào con người dành cho AI có thể giải thích
- Kiểm tra kiến thức
Phần 5: Tài nguyên
- Liên kết đến các dịch vụ AWS
