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 - 简体中文 · LearnSpace
Назад в каталог
courseraIT и технологии

Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 简体中文

Курс от Google Cloud
Средний≈ 3.2 чКитайский (Китай)
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

本课程介绍了 AI 可解释性和透明度的相关概念，探讨了 AI 透明度对于开发者和工程师的重要性。同时探索了有助于在数据和 AI 模型中实现可解释性和透明度的实用方法及工具。

Навыки, которые вы освоите

Responsible AIArtificial IntelligenceAI literacyModel EvaluationData EthicsMachine LearningMachine Learning Methods

Программа курса

4 модулей · 17 учебных материалов

01课程简介1 материалов
课程简介Видео
02AI 可解释性和透明度11 материалов
可解释性和透明度概览Видео可解释性方法概览Видео基于特征的解释：模型无关Видео基于特征的解释：特定于模型Видео基于概念和基于样本的解释Видео可解释性工具Видео
03课程总结2 материалов
课程总结Видео阅读Чтение
04课程资源3 материалов
单元 0：课程简介Чтение单元 1：AI 可解释性和透明度Чтение单元 2：课程总结Чтение

Учитесь у экспертов

Google Cloud Training

Преподаватель курса

Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 简体中文
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: Китайский (Китай)

Часть программы вашего университета
数据和模型透明度Видео
实验：Vertex Explainable AIВидео
Coursera：Google Cloud Platform 和 Qwiklabs 使用入门Видео
实验：使用 Vertex Expandable AI 解释图片分类模型Внешний инструмент
Module 1: 测验Задание