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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 日本語版
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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 日本語版
このコースでは、AI の解釈可能性と透明性のコンセプトを紹介します。デベロッパーとエンジニアにとって AI の透明性が重要であることについて説明します。データと AI モデルの両方で解釈可能性と透明性を達成できる実践的な方法とツールを検証します。
コース情報
目標
- AI に関連する解釈可能性と透明性を定義する
- AI における解釈可能性と透明性の重要性を説明する
- AI における解釈可能性と透明性を達成するために使用されるツールと手法を確認する
前提条件
ML のコンセプトと実践に関する実務的な知識。ML のパイプラインとツールに関する実務的な知識。プログラミング言語の使用経験（SQL や Python など）
対象
AI / ML デベロッパー、AI 担当者、ML エンジニア、データ サイエンティスト
使用できる言語
English、español (Latinoamérica)、français、bahasa Indonesia、italiano、日本語、한국어、polski、português (Brasil)、українська、简体中文、繁體中文、Deutsch、Türkçe
このコースを修了した後はどうすればよいですか？
コースを修了した後は、学習プログラム のその他のコンテンツを確認したり、学習カタログ を閲覧したりできます。
どのようなバッジを獲得できますか？
コースを修了すると、修了バッジが付与されます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。
オンデマンド パートナーを介してこのコースの受講を希望される場合
Coursera および Pluralsight で Google Cloud のコンテンツをご確認ください。
インストラクターによる指導をご希望の場合