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: Fairness & Bias - Deutsch · LearnSpace
Назад в каталог
courseraIT и технологии

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Deutsch

Курс от Google Cloud
Средний≈ 2.2 чНемецкий
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

In diesem Kurs werden Konzepte für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI und KI-Grundsätze vorgestellt. Es werden Techniken behandelt, wie Sie Fairness und Verzerrung (Bias) in der Praxis erkennen sowie Verzerrung in KI- und ML-Anwendungen reduzieren können. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud-Produkten und Open-Source-Tools Best Practices für eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI umsetzen.

Навыки, которые вы освоите

Responsible AIArtificial IntelligenceGoogle Cloud PlatformModel EvaluationData EthicsOpen Source Technology

Программа курса

5 модулей · 20 учебных материалов

01Kursübersicht1 материалов
KursübersichtВидео
02Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI5 материалов
KI und VerantwortungsbewusstseinВидеоDie KI‑Grundsätze von GoogleВидеоMethoden für eine verantwortungsbewusste Anwendung von KIВидео

Учитесь у экспертов

Google Cloud Training

Преподаватель курса

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Deutsch
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

≈ 2.2 ч

5 модулей

Язык: Немецкий

Субтитры: Английский

Часть программы вашего университета
Fallstudie: Google FlügeВидео
Wissens-QuizЗадание
03Fairness und Verzerrung im KI-Kontext8 материалов
Überblick über Fairness und VerzerrungВидеоVerzerrung erkennen – TFDV-ToolВидеоVerzerrung erkennen – What-If-ToolВидеоVerzerrung erkennen – TFMA-ToolВидеоVerzerrung reduzieren – DateninterventionВидеоVerzerrung reduzieren – Schwellenwert-KalibrierungВидеоVerzerrungen reduzieren – Model RemediationВидеоWissens-QuizЗадание
04Zusammenfassung des Kurses2 материалов
Zusammenfassung des KursesВидеоLesenЧтение
05 Kursressourcen4 материалов
Modul 0: KursübersichtЧтениеModul 1: Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KIЧтениеModul 2: Fairness und Verzerrung im KI-KontextЧтениеModul 3: Zusammenfassung des KursesЧтение