{"course":{"productid":33331,"modality":1,"active":true,"language":"de","title":"Introduction to Responsible AI in Practice","productcode":"IRAP","vendorcode":"GO","vendorname":"Google","fullproductcode":"GO-IRAP","courseware":{"has_ekit":false,"has_printkit":true,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/google-irap","objective":"<ul>\n<li>&Uuml;berblick &uuml;ber die Grunds&auml;tze und Praktiken von Responsible AI<\/li><li>Implementierung von Verfahren zur &Uuml;berpr&uuml;fung auf unlautere Verzerrungen in Modellen des maschinellen Lernens<\/li><li>Erforschung von Techniken zur Interpretation des Verhaltens von Modellen des maschinellen Lernens in einer f&uuml;r den Menschen verst&auml;ndlichen Weise<\/li><li>Schaffung von Prozessen, die den Schutz sensibler Daten in Anwendungen f&uuml;r maschinelles Lernen gew&auml;hrleisten<\/li><li>Verstehen von Techniken zur Gew&auml;hrleistung der Sicherheit generativer KI-gest&uuml;tzter Anwendungen<\/li><\/ul>","essentials":"<p>Um diesen Kurs optimal nutzen zu k&ouml;nnen, sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erf&uuml;llen\n<\/p>\n<ul>\n<li>Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens<\/li><li>Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten der generativen KI auf Google Cloud in Vertex AI<\/li><\/ul>","audience":"<p>Praktiker des maschinellen Lernens und Entwickler von KI-Anwendungen, die generative KI auf verantwortungsvolle Weise nutzen m&ouml;chten.<\/p>","outline":"<h4>Modul 1 - KI-Prinzipien und verantwortungsvolle KI<\/h4><ul>\n<li>Die KI-Grunds&auml;tze von Google<\/li><li>Verantwortungsvolle AI-Praktiken<\/li><li>Allgemeine bew&auml;hrte Praktiken<\/li><\/ul><h4>Modul 2 - Fairness in der KI<\/h4><ul>\n<li>&Uuml;berblick &uuml;ber Fairness in der KI<\/li><li>Beispiele f&uuml;r Instrumente zur Untersuchung der Fairness von Datens&auml;tzen und Modellen<\/li><li>&Uuml;bung: TensorFlow-Datenvalidierung und TensorFlow-Modellanalyse zur Sicherstellung der Fairness verwenden<\/li><\/ul><h4>Modul 3 - Interpretierbarkeit von AI<\/h4><ul>\n<li>&Uuml;berblick &uuml;ber die Interpretierbarkeit in der KI<\/li><li>Auswahl der Metrik<\/li><li>Taxonomie der Erkl&auml;rbarkeit in ML-Modellen<\/li><li>Beispiele f&uuml;r Instrumente zur Untersuchung der Interpretierbarkeit<\/li><li>&Uuml;bung: Werkzeug zum Erlernen der Interpretierbarkeit von Textzusammenfassungen<\/li><\/ul><h4>Modul 4 - Datenschutz in ML<\/h4><ul>\n<li>&Uuml;berblick in Datenschutz in ML<\/li><li>Sicherheit der Daten<\/li><li>Modell Sicherheit<\/li><li>Sicherheit f&uuml;r generative KI in der Google Cloud<\/li><\/ul><h4>Modul 5 - AI-Sicherheit<\/h4><ul>\n<li>&Uuml;berblick &uuml;ber die AI-Sicherheit<\/li><li>Widerspr&uuml;chliche Tests<\/li><li>Sicherheit im Gen AI Studio<\/li><li>Labor: Verantwortungsvolle KI mit Gen AI Studio<\/li><\/ul>","comments":"<p><em>Dieser Text wurde automatisiert &uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/en\/course\/google-irap\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"<p>Die Entwicklung der KI hat neue M&ouml;glichkeiten geschaffen, das Leben von Menschen auf der ganzen Welt zu verbessern, von der Wirtschaft &uuml;ber das Gesundheitswesen bis hin zur Bildung. Sie hat auch neue Fragen dar&uuml;ber aufgeworfen, wie Fairness, Interpretierbarkeit, Datenschutz und Sicherheit am besten in diese Systeme integriert werden k&ouml;nnen.<\/p>\n<p>In diesem Kurs werden Sie die von Google empfohlenen Best Practices f&uuml;r die verantwortungsvolle Nutzung von KI in verschiedenen Schwerpunktbereichen kennenlernen: Fairness, Interpretierbarkeit, Datenschutz und Sicherheit. Dabei lernen Sie, wie Sie verschiedene Open-Source-Tools und Tools von Vertex AI nutzen k&ouml;nnen, um diese Konzepte zu erforschen und sich mit den verschiedenen Herausforderungen zu besch&auml;ftigen, die bei generativer KI auftreten.<\/p>","objective_plain":"- \u00dcberblick \u00fcber die Grunds\u00e4tze und Praktiken von Responsible AI\n- Implementierung von Verfahren zur \u00dcberpr\u00fcfung auf unlautere Verzerrungen in Modellen des maschinellen Lernens\n- Erforschung von Techniken zur Interpretation des Verhaltens von Modellen des maschinellen Lernens in einer f\u00fcr den Menschen verst\u00e4ndlichen Weise\n- Schaffung von Prozessen, die den Schutz sensibler Daten in Anwendungen f\u00fcr maschinelles Lernen gew\u00e4hrleisten\n- Verstehen von Techniken zur Gew\u00e4hrleistung der Sicherheit generativer KI-gest\u00fctzter Anwendungen","essentials_plain":"Um diesen Kurs optimal nutzen zu k\u00f6nnen, sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erf\u00fcllen\n\n\n\n- Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens\n- Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten der generativen KI auf Google Cloud in Vertex AI","audience_plain":"Praktiker des maschinellen Lernens und Entwickler von KI-Anwendungen, die generative KI auf verantwortungsvolle Weise nutzen m\u00f6chten.","outline_plain":"Modul 1 - KI-Prinzipien und verantwortungsvolle KI\n\n\n- Die KI-Grunds\u00e4tze von Google\n- Verantwortungsvolle AI-Praktiken\n- Allgemeine bew\u00e4hrte Praktiken\nModul 2 - Fairness in der KI\n\n\n- \u00dcberblick \u00fcber Fairness in der KI\n- Beispiele f\u00fcr Instrumente zur Untersuchung der Fairness von Datens\u00e4tzen und Modellen\n- \u00dcbung: TensorFlow-Datenvalidierung und TensorFlow-Modellanalyse zur Sicherstellung der Fairness verwenden\nModul 3 - Interpretierbarkeit von AI\n\n\n- \u00dcberblick \u00fcber die Interpretierbarkeit in der KI\n- Auswahl der Metrik\n- Taxonomie der Erkl\u00e4rbarkeit in ML-Modellen\n- Beispiele f\u00fcr Instrumente zur Untersuchung der Interpretierbarkeit\n- \u00dcbung: Werkzeug zum Erlernen der Interpretierbarkeit von Textzusammenfassungen\nModul 4 - Datenschutz in ML\n\n\n- \u00dcberblick in Datenschutz in ML\n- Sicherheit der Daten\n- Modell Sicherheit\n- Sicherheit f\u00fcr generative KI in der Google Cloud\nModul 5 - AI-Sicherheit\n\n\n- \u00dcberblick \u00fcber die AI-Sicherheit\n- Widerspr\u00fcchliche Tests\n- Sicherheit im Gen AI Studio\n- Labor: Verantwortungsvolle KI mit Gen AI Studio","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Die Entwicklung der KI hat neue M\u00f6glichkeiten geschaffen, das Leben von Menschen auf der ganzen Welt zu verbessern, von der Wirtschaft \u00fcber das Gesundheitswesen bis hin zur Bildung. Sie hat auch neue Fragen dar\u00fcber aufgeworfen, wie Fairness, Interpretierbarkeit, Datenschutz und Sicherheit am besten in diese Systeme integriert werden k\u00f6nnen.\n\nIn diesem Kurs werden Sie die von Google empfohlenen Best Practices f\u00fcr die verantwortungsvolle Nutzung von KI in verschiedenen Schwerpunktbereichen kennenlernen: Fairness, Interpretierbarkeit, Datenschutz und Sicherheit. Dabei lernen Sie, wie Sie verschiedene Open-Source-Tools und Tools von Vertex AI nutzen k\u00f6nnen, um diese Konzepte zu erforschen und sich mit den verschiedenen Herausforderungen zu besch\u00e4ftigen, die bei generativer KI auftreten.","skill_level":"Intermediate","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":1,"formatted":"1 Tag"},"pricelist":{"List Price":{"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":650},"NL":{"country":"NL","currency":"EUR","taxrate":21,"price":695},"BE":{"country":"BE","currency":"EUR","taxrate":21,"price":695},"CH":{"country":"CH","currency":"CHF","taxrate":8.1,"price":850},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":950},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":950},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":950},"FR":{"country":"FR","currency":"EUR","taxrate":19.6,"price":790}}},"lastchanged":"2025-07-29T12:18:23+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/33331","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/google-irap"}}