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 - Português · LearnSpace
Назад в каталог
courseraIT и технологии

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Português

Курс от Google Cloud
Средний≈ 2.2 чБразильский португальский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Neste curso, apresentamos conceitos de IA responsável e princípios de IA. Ele contém técnicas para identificar e reduzir o viés e aplicar a imparcialidade nas práticas de ML/IA. Vamos abordar ferramentas e métodos práticos para implementar as práticas recomendadas de IA responsável usando produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.

Навыки, которые вы освоите

Responsible AIModel EvaluationAI literacyArtificial IntelligenceArtificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)Data EthicsAI Product Strategy

Программа курса

5 модулей · 20 учебных материалов

01Introdução ao curso1 материалов
Introdução ao cursoВидео
02Introdução à IA responsável5 материалов
IA e responsabilidadeВидеоPrincípios de IA do GoogleВидеоPráticas de IA responsávelВидео

Учитесь у экспертов

Google Cloud Training

Преподаватель курса

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Português
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: Бразильский португальский

Часть программы вашего университета
Estudo de caso: Google VoosВидео
TesteЗадание
03Viés e imparcialidade da IA8 материалов
Visão geral da imparcialidade e do viésВидеоIdentificar o viés: ferramenta TensorFlow Data Validation (TFDV)ВидеоIdentificar o viés: ferramenta What-IfВидеоIdentificar o viés: ferramenta TensorFlow Model Analysis (TFMA)ВидеоReduzir o viés: intervenção de dadosВидеоReduzir o viés: calibragem de limitesВидеоReduzir o viés: remediação de modelosВидеоTesteЗадание
04Resumo do curso2 материалов
Resumo do cursoВидеоLeituraЧтение
05Recursos do curso4 материалов
Módulo 0: Introdução ao cursoЧтениеMódulo 1: Introdução à IA responsávelЧтениеMódulo 2: Viés e imparcialidade da IAЧтениеMódulo 3: Resumo do cursoЧтение