К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 日本語版 · LearnSpace
Назад в каталог
courseraIT и технологии

Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 日本語版

Курс от Google Cloud
Средний≈ 3.2 чЯпонский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

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。

Навыки, которые вы освоите

Responsible AIData EthicsArtificial IntelligenceMachine LearningMachine Learning SoftwareAI literacyData IntegrityModel Evaluation

Программа курса

4 модулей · 17 учебных материалов

01コース概要1 материалов
コース概要Видео
02AI の解釈可能性と透明性11 материалов
解釈可能性と透明性の概要Видео解釈可能性手法の概要Видео特徴ベースの説明: モデル非依存Видео特徴ベースの説明: モデル依存Видео

Учитесь у экспертов

Google Cloud Training

Преподаватель курса

Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 日本語版
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 3.2 ч

4 модулей

Язык: Японский

Часть программы вашего университета
コンセプトベースおよびサンプルベースの説明Видео
解釈可能性に関するツールВидео
データとモデルの透明性Видео
ラボ: Vertex Explainable AIВидео
Coursera: Google Cloud Platform と Qwiklabs を使って開始するВидео
ラボ: Vertex Explainable AI による画像分類モデルの説明Внешний инструмент
理解度チェックЗадание
03コースのまとめ2 материалов
コースのまとめВидео参考資料Чтение
04コースのリソース3 материалов
モジュール 0: コース概要Чтениеモジュール 1: AI の解釈可能性と透明性Чтениеモジュール 2: コースのまとめЧтение