Der Kurs umfasst praktische Demonstrationen, Fairness-Tests, SHAP-Analysen, Simulationen von Datenschutzangriffen sowie Übungen zur Bewertung von Kompromissen.

Ja, der Kurs umfasst praktische Szenarien zu Einstellungsmodellen, Interpretierbarkeitsanalysen und der Bewertung von Datenschutzrisiken.

Grundkenntnisse in Python sind für die Demonstrationen hilfreich, doch der Schwerpunkt des Kurses liegt in erster Linie auf Konzepten und Anwendungen im Bereich der verantwortungsvollen KI.

Der Kurs nutzt Google Colab, Python-basierte Bibliotheken für verantwortungsvolle KI sowie strukturierte Datensätze für die Demonstrationen.

Das Hauptziel besteht darin, den Lernenden dabei zu helfen, KI-Systeme zu entwerfen, zu bewerten und zu verwalten, die fair, nachvollziehbar, datenschutzkonform und vertrauenswürdig sind.

Ja, der Kurs behandelt Fairness-Metriken, Bias-Tests, Strategien zur Risikominderung sowie die Analyse des Kompromisses zwischen Fairness und Genauigkeit.

Ja, Sie werden Methoden zur Interpretierbarkeit wie LIME, SHAP und kontrafaktische Erklärungen kennenlernen.

Um auf Kursmaterialien und Aufgaben zugreifen zu können und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie bei der Anmeldung zu einem Kurs die Option „Zertifikat“ erwerben. Berechtigte Lernende haben möglicherweise auch die Möglichkeit, mit einer kostenlosen Testphase zu beginnen. Bei einigen Kursen wird möglicherweise auch die Option „Vollständiger Kurs, kein Zertifikat“ angeboten. Damit haben Sie Zugriff auf die Kursmaterialien, können die erforderlichen Prüfungen einreichen und erhalten eine Abschlussnote, können jedoch kein Zertifikat erwerben oder erhalten.

Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.